Question#1(MLS-C01)
ある大学は、新入生の入学者数を増加させるために、ターゲットを絞ったリクルート戦略を開発したいと考えています。データサイエンティストは、学生の学業成績の履歴に関する情報を収集しました。データサイエンティストはそのデータを使用して学生プロファイルを構築したいと考えています。大学はこのプロファイルを使用して、入学する可能性が高い学生をリクルートするためにリソースを割り当てます。
次のうち、特定の志願者が大学に入学する可能性を予測するために、データサイエンティストが取るべきステップの組み合わせはどれですか。（2つ選択してください）（2つ選択）
正解：A, D
Amazon SageMaker Ground Truth は、教師あり学習に必要なラベル付けデータを効率的に作成するサービスです。過去の入学履歴をもとに「入学済み」「未入学」というラベルを付与することで、分類モデルの学習用データを整えることができます。このプロセスは正しく必要なステップです。
分類アルゴリズム は、入力データ（学業成績の履歴など）から「入学する」か「入学しない」かを予測する教師あり学習において正しい手法です。ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost など、分類タスク向けのアルゴリズムが利用可能です。
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