AWS CLF　問題1385-1388：AWSの機械学習とIoT

【正解】
D) Amazon SageMaker

【解説】
Amazon SageMakerは、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する完全マネージド型のサービスです。このサービスを使用することで、機械学習モデルの開発から本番環境へのデプロイまでのプロセスを効率的に管理できます。

A) Amazon S3はオブジェクトストレージサービスであり、データの保存に使用されますが、機械学習モデルの構築やトレーニングには直接関連しません。

B) Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、データベースの管理に使用されますが、機械学習モデルの構築やトレーニングには直接関連しません。

C) Amazon Athenaはクエリサービスで、S3内のデータに対してSQLクエリを実行できますが、機械学習モデルの構築やトレーニングには直接関連しません。

【正解】
C) AWS IoT

【解説】
AWS IoTは、IoT（Internet of Things）に関連するサービスで、エッジからクラウドまでの幅広い機能を提供し、さまざまなデバイスとユースケースに対応できます。AWS IoTは、デバイスの接続、セキュリティ、データの収集、分析、およびデバイスの制御など、IoTソリューションの構築に必要な機能を提供します。

A) Amazon S3はオブジェクトストレージサービスであり、IoTデバイスの接続や制御には直接関連しません。

B) Amazon RDSはリレーショナルデータベースサービスであり、IoTに関連するデバイス管理や制御には直接関連しません。

D) Amazon Athenaはクエリサービスで、データの分析に使用されますが、IoTデバイスの接続や制御には直接関連しません。

【正解】
B) データがなければ、機械学習アルゴリズムは高い精度で動作しない。

【解説】
B) データがなければ、機械学習アルゴリズムは高い精度で動作しないことが正しいです。機械学習はデータに基づいてモデルをトレーニングし、データからパターンや洞察を抽出します。十分な量の品質の高いデータがなければ、機械学習モデルは適切にトレーニングできず、予測や推論の精度が低下します。データの蓄積と再利用は、機械学習モデルを向上させ、価値を生み出すために不可欠な要素です。

A) データの蓄積と再利用が無駄な作業であるとは言えません。データの適切な管理と利用は効率向上に貢献します。
C) データの蓄積がセキュリティ上のリスクを高める要因であるとは限りません。適切なセキュリティ対策を講じれば、データは安全に管理できます。
D) データの蓄積と再利用はコストを増加させるだけであり、価値を生まないというのは誤りです。データは適切に活用されれば価値を生み出す資源です。

【正解】
A) データレイクは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考え方である。

【解説】
A) データレイクは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考え方です。データレイクは、データをそのまま保存し、必要に応じて分析や処理のためにデータを変形または整形します。これにより、異なるニーズや目的に合わせてデータを活用できます。データレイクはデータの柔軟性と再利用性を高め、様々なビジネス要件に対応できる特徴を持っています。

B) データレイクはすべてのデータを即座に分析できるようにする考え方ではありません。データレイクはデータを保存し、必要に応じて分析プロセスに供給する役割を果たしますが、すべてのデータを常に分析するわけではありません。

C) データレイクはデータを暗号化してセキュリティを強化するための考え方ではありません。セキュリティ対策はデータの保護に重要ですが、データレイク自体が暗号化を提供するわけではありません。

D) データレイクはデータを階層的に整理し、アクセスを制御する考え方ではありません。データの整理とアクセス制御はデータ管理の別の側面であり、データレイクの主要な特徴ではありません。