A不正解
Amazon SageMaker Ground Truth
Ground Truth は、学習用データにラベルを付けるデータラベリングのサービスです。
デプロイ後のドリフトを検出する機能ではないため不正解です。
ある企業が、本番にデプロイした機械学習モデルについて、入力データの分布が学習時から徐々にずれていく「ドリフト」を検出し、品質劣化を早期に把握したいと考えています。最も適した AWS の機能はどれですか。
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正解B
解説
デプロイ後のドリフトを検出するサービスを選ぶ問題。
- 1「ドリフト」を検出」学習時からの 分布のずれ を捉える
- 2「品質劣化を早期に把握」本番の継続監視＝SageMaker Model Monitor
B正解
Amazon SageMaker Model Monitor
正解。SageMaker Model Monitor は、本番モデルの入力データやモデル品質を継続的に監視し、学習時からのドリフト（分布のずれ）を検出してアラートを出す機能です。
C不正解
Amazon SageMaker JumpStart
JumpStart は、学習済みモデルやソリューションをすぐ使えるモデルハブです。
デプロイ後のドリフトを検出する機能ではないため不正解です。
D不正解
Amazon SageMaker Data Wrangler
Data Wrangler は、データの前処理・特徴量加工を GUI で行うツールです。
デプロイ後のドリフトを検出する機能ではないため不正解です。
ポイント
正解の『SageMaker Model Monitor』を押さえます。
・本番モデルの入力データ統計や品質を継続監視し、学習時からのドリフト（分布のずれ）を検出してアラートする。
・再学習の判断に役立つ。
Ground Truth（ラベリング）・JumpStart（モデルハブ）・Data Wrangler（前処理）はいずれも学習前のフェーズに関わるサービスで、デプロイ後の監視機能ではありません。