Question#2(MLS-C01)
機械学習（ML）スペシャリストは、Amazon SageMaker の DeepAR 予測アルゴリズム を使用して、CPU ベースの Amazon EC2 オンデマンドインスタンスでモデルをトレーニングしています。現在、モデルのトレーニングには数時間かかっています。ML スペシャリストはモデルのトレーニング時間を短縮したいと考えています。
次のうち、この要件を満たすアプローチはどれですか。（2つ選択してください）（2つ選択）
正解：C, D
「CPU ベースのインスタンスを GPU ベースに置き換える」は、特に深層学習系のアルゴリズムにおいて大幅にトレーニング時間を削減できます。DeepAR は Recurrent Neural Network（RNN）ベースのアルゴリズムであり、GPU を使用することで効率的にトレーニングを実行できます。
「複数のトレーニングインスタンスを使用する」は、分散トレーニングにより並列化が可能となり、全体の学習時間を短縮します。SageMaker は分散トレーニングをサポートしており、トレーニングジョブを複数インスタンスに分散させることができます。
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