AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
解説
Amazon SageMaker Data Wranglerは、データの準備と前処理のためのツールで、複数のデータソースからデータをインポート、変換、分析することができます。これは、Amazon Personalizeにデータを投入する前の処理に最適なツールです。
B: Amazon SageMaker Ground Truthは、機械学習モデルのトレーニングデータセットを作成・ラベリングするためのサービスです。データの準備や変換には特化していません。
C: Amazon SageMaker Clarifyは、機械学習モデルの説明可能性と公平性を評価するためのツールです。データの前処理には使用されません。
D: Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習の特徴量を保存、更新、取得、共有するためのリポジトリです。データの前処理や変換には直接使用されません。
Amazon SageMaker
B: Amazon SageMaker Ground Truthは、機械学習モデルのトレーニングデータセットを作成・ラベリングするためのサービスです。データの準備や変換には特化していません。
C: Amazon SageMaker Clarifyは、機械学習モデルの説明可能性と公平性を評価するためのツールです。データの前処理には使用されません。
D: Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習の特徴量を保存、更新、取得、共有するためのリポジトリです。データの前処理や変換には直接使用されません。
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No.42 解説
ある企業がAmazon Personalizeを使用して、電子商取引アプリケーションのための推薦エンジンを構築しています。そのプロセスの一環として、10の異なるソースからのデータを処理し、Amazon Personalizeにインポートする必要があります。Amazon Personalizeにデータを投入する前に、データのインポート、準備、および変換を支援するAWSサービスはどれですか？
- Amazon SageMaker Data Wrangler
- Amazon SageMaker Ground Truth
- Amazon SageMaker Clarify
- Amazon SageMaker Feature Store