Q94 — AWS AIF-C01 第3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に対する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がなく、機械学習手法についても知識がありませんが、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、内部データおよび外部データの両方を分析する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

• A. データをAmazon S3に保存し、Amazon S3内のデータを用いてAmazon SageMakerの組み込みアルゴリズムでMLモデルおよび需要予測を作成する。 ✓
• 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でMLモデルおよび需要予測を作成する。
• C. データをAmazon SageMaker Data Wranglerにインポートし、Amazon PersonalizeのTrending-Nowレシピを用いてMLモデルおよび需要予測を作成する。
• D. データをAmazon SageMaker Canvasにインポートし、SageMaker Canvasからデータ内の値を選択してMLモデルおよび需要予測を構築する。 ✓

正解: A. データをAmazon S3に保存し、Amazon S3内のデータを用いてAmazon SageMakerの組み込みアルゴリズムでMLモデルおよび需要予測を作成する。, D. データをAmazon SageMaker Canvasにインポートし、SageMaker Canvasからデータ内の値を選択してMLモデルおよび需要予測を構築する。

解説

本問は、特定の条件のもとでデジタル機器メーカーが需要予測を行うためのソリューションを問うものです。Amazon S3はデータ保存に適しており、SageMakerの組み込みアルゴリズムを用いることでモデルおよび需要予測を構築できます。Amazon SageMaker Canvasは、データ内の値を選択するだけでモデルおよび需要予測を構築できるため、非コーディングユーザーにも最適です。一方、Data Wranglerは主にデータ前処理に特化しており、PersonalizeのTrending-Nowレシピは本ユースケースには不適切です。