AWS認定資格 無料問題集

解答

正しい解答：Ｂ. Amazon SageMaker

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徹底解説

　AWS において、機械学習（Machine Learning：ML）モデルを作成するためのサービスは Amazon SageMaker です。機械学習モデルを作成して、それを維持し続けるためには、多岐に渡る計算を行うためのリソースや複雑な仕組みを準備する必要があり、多くの手間を要します。Amazon SageMaker は、機械学習モデルを迅速に構築して、学習するためのモジュールが用意されたマネージド型のサービスであり、機械学習プロジェクトの課題を解決するための環境を起動・活用する多くのツールを提供しています。例えば、SageMaker Ground Truth はラベリングを手助けするツールであり、SageMaker Studio は学習・開発環境に関する機能を提供しています。また、SageMaker Neo を使用すると、機械学習モデルの最適化を行って、推論の高速化や使用リソースの削減を行うことができるようになります。
　その他の選択肢である Amazon Macie、Amazon Athena 及び Amazon Polly は、いずれも機械学習モデルを作成するサービスではありません。Amazon Macie は Amazon S3（Simple Storage Service）バケットに保管された機密データを機械学習とパターン・マッチングを利用して自動検出を行い、通知や保護処理を実行するデータ・セキュリティ・サービスであり、Amazon Athena は Amazon S3 バケット内のデータに対して標準的な SQL を使用して分析するサーバーレスのインタラクティブな分析サービスです。Amazon S3 は、利用可能な容量が実質的に無制限で 99.999999999%（イレブンナイン）の耐久性を持つマネージド型のオブジェクト・ストレージ・サービスです。また、Amazon Polly は、テキスト読み上げができるアプリケーションを作成できるサービスで、高度な深層学習（Deep Learning）の技術により、人間の声のような音声を合成することができます。
　なお、Amazon SageMaker、Amazon Macie、及び Amazon Polly は、CLF-C02 で明示的に試験範囲として追加されたサービスです。