A不正解
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock は、既製の基盤モデル（Foundation Model）を単一 API で利用して生成 AI アプリを作る サービスです。
モデルを 自分で構築・トレーニングしてデプロイする という本問のライフサイクル全体を担うのは SageMaker のため不正解です。
機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイまでを一貫して行えるフルマネージドなサービスはどれですか。
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正解D
解説
機械学習のフルマネージドプラットフォームを選ぶ問題。
- 1「機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイ」ML ライフサイクル全体＝SageMaker
- 2「フルマネージド」基盤管理が不要な ML プラットフォーム
B不正解
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend は、学習済みモデルで感情分析やキーフレーズ抽出を行う NLP の API サービス です。
すぐ使える学習済み API であり、独自モデルの構築・トレーニング・デプロイを一貫して行う基盤 ではないため不正解です。
C不正解
AWS Glue
AWS Glue は、データの抽出・変換・ロードを行う サーバーレスの ETL サービス で、学習用データの前処理にはよく使われます。
しかし担うのは データ整備の工程 であり、モデルの構築・トレーニング・デプロイまでを一貫して行うサービスではないため不正解です。
D正解
Amazon SageMaker
正解。Amazon SageMaker は、機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイまでを一貫して行えるフルマネージドな機械学習プラットフォームです。データの準備から本番推論エンドポイントの提供まで、ML のライフサイクル全体を支援します。
ポイント
『機械学習モデルの構築・学習・デプロイ』『フルマネージド ML』は Amazon SageMaker。既製の基盤モデルを API で使う Bedrock、学習済み API の Comprehend と『自分でモデルを作るかどうか』で区別する。