Question#34(MLS-C01)
ある農業企業は、直近3シーズンの収量データを用いて、来季の収量予測を改善したいと考えています。同社は新しい scikit-learn モデルの性能をベンチマークと比較したいと考えています。
データサイエンティストは、新モデルの予測とベンチマークの両方を計算するコードを1つのコンテナに梱包する必要があります。また、そのコンテナの運用保守は AWS に任せたいと考えています。 この要件を満たすソリューションはどれですか？正解：A
SageMaker の プレビルト（フレームワーク）コンテナを使う「スクリプトモード」なら、ユーザーは Python スクリプトだけを用意し、コンテナ自体は AWS が保守（パッチ、依存関係、脆弱性対応）します。スクリプト内で「新モデルの予測＋ベンチマーク計算」を実装すれば要件を満たせます。運用保守の最小化という観点で最適です。
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