AIF-C01#77(fundamentals-ai-ml)
複数の機械学習（ML）モデルを使用している企業が、問題を解決できるように、元のモデルの品質の変化を特定したいと考えています。 これらの要件を満たす AWS のサービスまたは機能はどれですか？
正解：D
正解の根拠
Amazon SageMaker Model Monitor は本番デプロイ済みモデルの入出力データを継続的にキャプチャし、データ品質・モデル品質・バイアスドリフト・特徴量寄与度ドリフトの 4 種類の変化を自動検出します。ベースライン統計と比較し閾値超過を CloudWatch アラームへ通知できるため、複数モデルを運用する企業がモデル品質変化を特定するユースケースに最適です。
SageMaker 関連機能の用途
| 機能 | 用途 |
|---|---|
| Model Monitor | 本番モデルの品質ドリフト検出 |
| JumpStart | 事前学習済みモデルの提供 |
| HyperPod | 大規模分散学習基盤 |
| Data Wrangler | データ前処理 GUI |
不正解の理由
- A: JumpStart は事前学習済みモデルやソリューションテンプレートを提供する機能で、品質変化検出の機構は持ちません。
- B: HyperPod は大規模 FM 学習向け分散コンピュート基盤で、デプロイ済みモデルの監視サービスではありません。
- C: Data Wrangler はデータ準備・前処理のための GUI で、デプロイ済みモデルの品質ドリフト監視には対応しません。
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