Q88 — AWS AIF-C01 第1章

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あるデジタル機器メーカーが、顧客のメモリハードウェア需要を予測したいと考えています。同社にはコーディング経験や機械学習アルゴリズムに関する知識がなく、データ駆動型の予測モデルを開発する必要があります。また、内部データと外部データの両方を分析する必要があります。どのソリューションがこれらの要件を満たしますか？

• A. データをAmazon S3に保存し、Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズムを用いてS3内のデータから機械学習モデルを作成し、需要予測を行う。
• B. データをAmazon SageMaker Data Wranglerにインポートし、SageMakerの組み込みアルゴリズムを用いて機械学習モデルを作成し、需要予測を行う。
• C. データをAmazon SageMaker Data Wranglerにインポートし、Amazon PersonalizeのTrending-Nowテンプレートを用いて機械学習モデルを作成し、需要予測を行う。
• D. データをAmazon SageMaker Canvasにインポートし、SageMaker Canvas内でデータの値を選択して機械学習モデルを作成し、需要予測を行う。 ✓

正解: D. データをAmazon SageMaker Canvasにインポートし、SageMaker Canvas内でデータの値を選択して機械学習モデルを作成し、需要予測を行う。

解説

Amazon SageMakerは、コーディング経験や機械学習アルゴリズムの知識がなくてもモデル構築を支援するツールを多数提供しています。その中でもAmazon SageMaker Canvasは、ドラッグ＆ドロップ操作による視覚的インターフェースを提供し、ユーザーがデータ選択・モデル構築・予測実行を直感的に行えるように設計されています。これは、技術的背景を持たないユーザーがデータ駆動型意思決定を実現するのに最適なソリューションです。