無限ノック › MLA 練習問題一覧 › 問題MLA MLソリューションの監視、メンテナンス、セキュリティ
あなたは保険会社の ML エンジニアで、SageMaker リアルタイムエンドポイントで稼働中の保険金請求リスク予測モデルを運用しています。本番データが学習時のデータ分布から乖離（データドリフト）した場合に自動検知したいと考えています。SageMaker Model Monitor を使用してデータ品質モニタリングを正しく設定するための手順の順番はどれですか？
A モニタリングスケジュールを作成 → エンドポイントのデータキャプチャを有効化 → 学習データからベースライン統計を作成する
（モニタリング → キャプチャ → ベースライン）は正しい順序ではない。
B エンドポイントのデータキャプチャを有効化 → 学習データからベースライン統計・制約を作成 → モニタリングスケジュールを作成する
✓ 正解
SageMaker Model Monitor でデータドリフトを検出するには、①エンドポイントのデータキャプチャ（Data Capture）を有効化して推論データを S3 に収集、②学習データを用いて SageMaker Processing ジョブでベースライン統計と制約ファイルを生成、③ベースラインを参照するモニタリングスケジュールを作成する順序が必須です。データキャプチャを先行しないと比較対象の本番データが存在しません。
C CloudWatch アラームをエンドポイントの呼び出しメトリクスに設定 → SNS トピックで通知 → Lambda で分布チェックロジックを実装する
（CloudWatch + Lambda）はSageMaker Model Monitorのネイティブ機能ではなく、カスタム実装が必要。
D SageMaker Clarify でベースラインバイアスレポートを作成 → エンドポイントのデータキャプチャを有効化 → モニタリングスケジュールを作成する
（SageMaker Clarify）はバイアス分析用であり、データ統計のドリフト検知には DefaultModelMonitor を使用。
解説 SageMaker Model Monitor でデータドリフトを検出するには、①エンドポイントのデータキャプチャ（Data Capture）を有効化して推論データを S3 に収集、
②学習データを用いて SageMaker Processing ジョブでベースライン統計と制約ファイルを生成、
③ベースラインを参照するモニタリングスケジュールを作成する順序が必須です。データキャプチャを先行しないと比較対象の本番データが存在しません。
選択肢A（モニタリング → キャプチャ → ベースライン）は正しい順序ではない。
選択肢C（CloudWatch + Lambda）はSageMaker Model Monitorのネイティブ機能ではなく、カスタム実装が必要。
選択肢D（SageMaker Clarify）はバイアス分析用であり、データ統計のドリフト検知には DefaultModelMonitor を使用。
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