AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• タスクステートメント1.3：データ整合性の確保とモデリング用データの準備

分野1：機械学習 (ML) のためのデータ準備

• No.9 Redshiftでの機密データ保護と分析
• No.17 SageMakerにおける大規模データトレーニングの最適化
• No.28 MLモデルのための機密データ準備
• No.68 SageMakerにおける不均衡データの処理
• No.70 S3機密データ保護へのAmazon Macie活用
• No.80 Eコマースにおける顧客チャーン予測モデルのデータ前処理
• No.81 S3上のPHIデータ保護と監視
• No.103 医療音声のテキスト化とPII匿名化
• No.125 Amazon Bedrockにおける規制対応データ準備
• No.153 SageMaker Data Wranglerによるクラス不均衡への対処
• No.189 金融取引異常検出モデルのデータ不均衡対策
• No.206 S3上の機密データ前処理自動化
• No.219 S3データレイク部門別アクセス制御の最適解
• No.225 DataBrewを活用したデータ品質向上
• No.248 データ制約下でのMLソリューション評価
• No.269 SageMaker不均衡データセットの対処
• No.283 MLプロジェクト初期段階のデータ評価
• No.313 クロスアカウントS3データへのプライベートアクセス
• No.350 KMSを用いた機密データ暗号化戦略
• No.376 不均衡データセットにおけるMLモデル最適化
• No.387 S3データ保護におけるMacieの主要機能
• No.406 クラス不均衡データの前処理と再サンプリング
• No.408 少数・不均衡データにおけるML実現可能性の見極め
• No.414 オンプレミス推論前の S3 機密データ検出と自動除去
• No.418 契約データの PII マスキング（構造と順序を保持）
• No.420 Redshift動的データマスキングによるPII保護
• No.423 Lake Formationによるタグベースのデータレイクアクセス制御
• No.426 表形式データの機密情報マスキング
• No.430 学習・検証・テストデータセットの役割
• No.431 不均衡データのモデリング前処理とデータ分割戦略
• No.435 少数データにおけるMLソリューションの実現可能性評価
• No.438 学習データとモデル予測のバイアス検出
• No.448 データレイクにおける保険種別ごとの細粒度アクセス制御
• No.479 AWS Glue Data Quality による学習前のデータ品質検証
• No.480 時系列データの分割とデータリークの防止
• No.481 データレジデンシー要件を満たす学習データの保管と処理
• No.482 学習前バイアスメトリクスCIとDPLの読み分け
• No.483 画像データセットのデータ拡張を適用する範囲
• No.484 選択バイアスと測定バイアスの識別と緩和策の選択
• No.485 クラス比が偏ったデータセットの層化分割