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
B: これは正解です。データラインエージを維持する主な理由は、データの流れと変換を追跡することで、データのプライバシーとコンプライアンスを確保することです。特に金融サービスのような規制の厳しい業界では、データの出所と変更履歴を追跡することが非常に重要です。
A: データのビジュアライゼーション機能の強化は、データラインエージの主な目的ではありません。ビジュアライゼーションはデータ分析の一部ですが、データの追跡や監査とは直接関係ありません。
C: データ処理の最適化と機械学習モデルの性能向上は、データラインエージの直接的な目的ではありません。これらは別のプロセスや技術によって達成されます。
D: ストレージコストの削減も、データラインエージの主な目的ではありません。データラインエージはむしろ、データの履歴を保持するためにストレージを使用する可能性があります。コスト削減は別の最適化プロセスによって達成されます。
A: データのビジュアライゼーション機能の強化は、データラインエージの主な目的ではありません。ビジュアライゼーションはデータ分析の一部ですが、データの追跡や監査とは直接関係ありません。
C: データ処理の最適化と機械学習モデルの性能向上は、データラインエージの直接的な目的ではありません。これらは別のプロセスや技術によって達成されます。
D: ストレージコストの削減も、データラインエージの主な目的ではありません。データラインエージはむしろ、データの履歴を保持するためにストレージを使用する可能性があります。コスト削減は別の最適化プロセスによって達成されます。
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No.43 解説
金融会社が、ローン承認プロセスを自動化するためにAWS上で機械学習モデルを構築しています。AIプラクティショナーとして、これらの機械学習モデルにおけるデータラインエージの構築と維持を担当しています。データラインエージを維持する主な理由として、次のうちどれを挙げますか？
- データのビジュアライゼーション機能を強化します
- データの流れと変換を追跡することで、データのプライバシーとコンプライアンスを確保します。
- データ処理を最適化することで機械学習モデルの性能を向上させます
- データを効率的に管理することでストレージコストを削減します