AIF-C01#3(fundamentals-ai-ml)
あるフードサービス会社が、日々の食品廃棄物を減らし、売上収益を増加させるためのMLモデルを開発したいと考えています。同社はモデルの精度を継続的に向上させる必要があります。
この要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：A
正解の根拠
Amazon SageMaker は最新のデータで継続的に再学習・評価・デプロイを反復実行できるフルマネージド ML プラットフォームです。SageMaker Pipelines や Model Monitor を組み合わせれば、データドリフトを検知して自動再学習する MLOps パイプラインを構築でき、食品廃棄予測のように需要動向が変化する用途でモデル精度を継続的に改善できます。
サービスの役割
| サービス | 役割 |
|---|---|
| SageMaker | カスタム学習と継続改善 |
| Personalize | レコメンド専用 |
| CloudWatch | メトリクス/ログ監視 |
| Rekognition | 画像/動画解析 |
不正解の理由
- B: Personalize はレコメンデーション専用で、需要予測モデルの自由な再学習サイクル構築には適しません。
- C: CloudWatch は監視サービスで、ML モデルの構築や精度向上の反復処理は実行できません。
- D: Rekognition は画像・動画解析の API で、需要予測モデルの最適化用途には合致しません。
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