AWS CLF　問題1389-1392：AWSの機械学習とIoT

【正解】
B) 完全マネージド型の機械学習ワークフローサービス

【解説】
Amazon SageMakerは、完全マネージド型の機械学習ワークフローサービスであり、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイをサポートします。開発者やデータサイエンティストが機械学習プロジェクトを容易に管理できるように設計されており、Jupyter Notebookなどのツールを使用して開発環境を構築する手間を省きます。また、推論モデルのデプロイに関する作業も自動化されており、開発者はモデルの組み込み作業にかける時間を短縮できます。

【正解】
C) インターネット接続デバイス向けの広範な機能を提供するサービス

【解説】
AWS IoTは、エッジからクラウドまでの広範な機能を提供し、インターネットに接続されたデバイス向けに幅広い機能を提供するサービスです。ほぼすべてのユースケースでIoTソリューションを構築できる包括的なセキュリティ機能を備えており、予防的なセキュリティポリシーの作成やセキュリティ問題への迅速な対応が可能です。

【正解】
C) データ分析と機械学習のサポート

【解説】
データは価値の源であり、データを蓄積することでデータ分析や機械学習モデルのトレーニング、評価に利用できます。多くのビジネスや科学的な問題はデータに基づいて解決されます。データの蓄積は、有益な情報を抽出し、意思決定プロセスを改善するために不可欠です。また、機械学習モデルのトレーニングには大量のデータが必要であり、データの蓄積はこれをサポートします。

【正解】
D) データを破棄せずにそのまま保存し、必要なときに変形して利用する。

【解説】
データを破棄せずにそのまま保存し、必要なときに変形して利用する: これがデータレイクの基本的なアイデアです。データレイクは、さまざまな形式やソースのデータを中央のリポジトリに保管し、必要なときにデータを変換して分析、可視化、機械学習などの用途に使用します。データを破棄せずに保持することで、将来の要件に合わせてデータを利用できます。