3.7基礎
データサイエンティストが、学習データの準備からモデルの訓練・デプロイまでをAWS上で行う。
機械学習モデルの開発基盤を選ぶ。
最も適切なサービスはどれか。
× 不正解
Amazon SageMaker AIは、機械学習モデルの開発ライフサイクルを支援するマネージドサービスである。
詳細解説
誤りAmazon S3だけを使う
S3はデータ保存に使えるが、訓練やモデルエンドポイントの管理機能そのものではない。
正しいAmazon SageMaker AI
SageMaker AIは機械学習モデルの構築、訓練、デプロイ、監視を支援するサービスである。
誤りAWS Budgets
Budgetsはコストや使用量の予算通知を設定するサービスである。
誤りAmazon Route 53
Route 53はDNSとドメイン管理のサービスで、モデル開発基盤ではない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
Amazon SageMaker AIの公式概要で、訓練・デプロイ・推論の機能を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
モデル開発・訓練・デプロイの要件へSageMaker AIを対応付けられる。
理解のポイント
- SageMaker AI
- モデル訓練
- モデルデプロイ
確認時の注意
- 確認環境:
- AI/ML・分析サービスの機能や名称は更新され得るため、利用時はAWS公式ドキュメントで最新情報を確認する。
基礎のおさらい
保存と処理
S3はデータ保存、SageMaker AIはモデルの訓練や推論というように役割を分ける。
ライフサイクル
開発・訓練・評価・デプロイ・監視を一連の工程として考える。
問題IDAWS-CLF-333
確認環境Ubuntu 24.04 / GNU tools
最終技術確認2026-08-31
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