SageMaker のインスタンスや HPO、Rekognition と Comprehend の役割分担を日本語で選ぶ。英語シナリオセットより、サービス名と用途の対応に特化。
同梱問題集の公開抜粋です。最初は問題と選択肢だけ出します。正解と解説は各問の「正解と解説を見る」を開くまで見えません。作者の既定表示は Ultra Practicebook、ライセンスは MIT です。試験団体の過去問や市販問題集の転載ではありません。
英語の Specialty セットと同じ試験分野でも、問いかたが違います。こちらは日本語で「どのサービス・どのインスタンスタイプか」を切ります。あちらはストリーミングやドリフトのシナリオで、条件が長いです。両方を同じ見出しで複製してはいません。
認定試験の非公開問題は使っていません。ドキュメントに書かれている用途と制限に沿った確認です。インスタンス世代は変わり得るので、合格だけを目的にする人は公式の最新ガイドを優先してください。英語のシナリオセットとは週を分け、こちらでは名前と用途の対応だけを期限どおりに回します。誤答のサービスが実際には何をするかを、解説と公式ドキュメントのユースケースで突き合わせてください。
GPU の p3、CPU の c5、推論の Inferentia のように、名前の系統で用途を切る。画像は Rekognition、文書構造は Textract、テキスト感情は Comprehend、と境界を間違えない。
AWS の ML 系資格を日本語の解説で進めたい人。コンソールは触ったが、近いサービス名で迷う人。英語の長めのシナリオより先に、一問一サービスを固めたい人。
誤答のサービスが実際には何をするかを、解説で一言にする。週に1回、AWS の公式ドキュメントの「ユースケース」節と突き合わせ、このセットの区別と矛盾がないか見る。料金や試験日は公式を正とする。
先に自分で選んでから、折りたたみを開いてください。解説は正解の言い換えだけでなく、隣の選択肢が文に入らない理由や、一緒に覚える連語を書いています。番号だけ暗記せず、解説の文を一度声に出してから次へ進んでください。
Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする際に使用するマネージドインスタンスタイプのうち、GPU搭載でディープラーニングに最も適しているのはどれか？
正解: ml.p3.2xlarge
ml.p3系インスタンスはNVIDIA V100 GPUを搭載しており、ディープラーニングのトレーニングに最適。
ml.t3はバースト対応の汎用、ml.c5はCPU最適化、ml.m5は汎用。
題は「Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする際に使用するマネージドインスタンスタイプのうち、GPU搭載でディープラーニングに最も適しているのはどれ」。
正解は 3。
選択肢は ml.t3.medium, ml.c5.xlarge, ml.p3.2xlarge, ml.m5.large。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「XGBoost」は、どのような問題に対応しているか？
正解: 分類・回帰・ランキング
SageMakerのXGBoostは分類・回帰・ランキングに対応した勾配ブースティングアルゴリズム。
画像処理やテキスト生成には別のアルゴリズムを使用する。
題は「Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「XGBoost」は、どのような問題に対応しているか？」。
正解は 2。
選択肢は 画像分類のみ, 分類・回帰・ランキング, テキスト生成のみ, 時系列予測のみ。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
AWS Glueを使用してデータを変換する際、処理エンジンとして内部的に使用されているフレームワークはどれか？
正解: Apache Spark
AWS GlueはApache Sparkを内部エンジンとして使用するサーバーレスETLサービス。
PythonまたはScalaでスクリプトを記述できる。
題は「AWS Glueを使用してデータを変換する際、処理エンジンとして内部的に使用されているフレームワークはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は Hadoop MapReduce, Apache Spark, Apache Flink, TensorFlow。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon SageMakerのハイパーパラメータチューニング（HPO）で使用されるデフォルトの最適化戦略はどれか？
正解: ベイズ最適化
SageMakerのHPOはデフォルトでベイズ最適化を使用し、過去の試行結果を踏まえて次の探索点を効率的に選択する。
ランダムサーチやグリッドサーチも選択可能。
題は「Amazon SageMakerのハイパーパラメータチューニング（HPO）で使用されるデフォルトの最適化戦略はどれか？」。
正解は 3。
選択肢は グリッドサーチ, ランダムサーチ, ベイズ最適化, 遺伝的アルゴリズム。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon Rekognitionが提供する機能として正しいものはどれか？
正解: 画像・動画内の顔検出とオブジェクト認識
Amazon Rekognitionは画像・動画解析サービスで、顔検出・認識・比較、オブジェクトラベリング、テキスト検出、コンテンツモデレーションなどを提供する。
題は「Amazon Rekognitionが提供する機能として正しいものはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は 自然言語テキストの感情分析, 画像・動画内の顔検出とオブジェクト認識, 音声のリアルタイム文字起こし, 構造化データの異常検知。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMaker Pipelinesを使用する主な目的はどれか？
正解: MLワークフローの自動化と再現性の確保
SageMaker PipelinesはMLのCI/CDパイプラインを構築するサービスで、データ前処理・トレーニング・評価・デプロイを自動化し、実験の再現性を確保する。
題は「SageMaker Pipelinesを使用する主な目的はどれか？」。
正解は 2。
選択肢は リアルタイム推論のレイテンシ削減, MLワークフローの自動化と再現性の確保, モデルの圧縮と量子化, データレイクの構築。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon Comprehendが提供する機能として含まれないものはどれか？
正解: 画像内テキストのOCR
Amazon ComprehendはNLPサービスで、感情分析・エンティティ認識・キーフレーズ抽出・言語検出・トピックモデリングを提供する。
OCRはRekognitionの機能。
題は「Amazon Comprehendが提供する機能として含まれないものはどれか？」。
正解は 3。
選択肢は エンティティ認識, 感情分析, 画像内テキストのOCR, キーフレーズ抽出。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMaker Endpointに対してA/Bテストを実施したい場合に使用する機能はどれか？
正解: 本番環境バリアント（Production Variants）
SageMaker EndpointのProduction Variantsを使用すると、複数のモデルバージョンにトラフィックを重み付き分配し、A/Bテストを実施できる。
題は「SageMaker Endpointに対してA/Bテストを実施したい場合に使用する機能はどれか？」。
正解は 3。
選択肢は SageMaker Clarify, SageMaker Model Monitor, 本番環境バリアント（Production Variants）, SageMaker Debugger。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
機械学習モデルの公平性（Fairness）と説明可能性（Explainability）の分析をSageMakerで実施するサービスはどれか？
正解: SageMaker Clarify
SageMaker Clarifyはバイアス検出・SHAP値によるFeature Importanceの計算・モデルの説明可能性レポート生成を提供するサービス。
題は「機械学習モデルの公平性（Fairness）と説明可能性（Explainability）の分析をSageMakerで実施するサービスはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は SageMaker Debugger, SageMaker Clarify, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon S3をデータソースとしてSageMakerでトレーニングする際、大規模データセットの読み込みを高速化するための入力モードはどれか？
正解: Pipe Mode
Pipe Modeはトレーニング開始前にデータ全体をダウンロードせず、S3からストリーミングでデータを読み込む。
大規模データセットでのディスク使用量削減と起動時間短縮に有効。
題は「Amazon S3をデータソースとしてSageMakerでトレーニングする際、大規模データセットの読み込みを高速化するための入力モードはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は File Mode, Pipe Mode, Stream Mode, Batch Mode。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon Kinesis Data Streamsで1シャードが処理できる書き込み速度の上限はどれか？
正解: 1000レコード/秒または1MB/秒
Kinesis Data Streamsの1シャードは書き込みで最大1000レコード/秒または1MB/秒、読み取りで最大5読み取りトランザクション/秒または2MB/秒をサポートする。
題は「Amazon Kinesis Data Streamsで1シャードが処理できる書き込み速度の上限はどれか？」。
正解は 2。
選択肢は 100レコード/秒または1MB/秒, 1000レコード/秒または1MB/秒, 10000レコード/秒または10MB/秒, 500レコード/秒または5MB/秒。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMaker組み込みアルゴリズム「BlazingText」が対応しているタスクはどれか？
正解: テキスト分類とWord2Vec学習
BlazingTextはWord2Vecの高速実装と教師ありテキスト分類（fastTextベース）を提供するSageMaker組み込みアルゴリズム。
題は「SageMaker組み込みアルゴリズム「BlazingText」が対応しているタスクはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は 画像セグメンテーションと物体検出, テキスト分類とWord2Vec学習, 時系列予測と異常検知, 表形式データのクラスタリング。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMakerでモデルトレーニング中のGPU利用率・損失関数の値などをリアルタイムにデバッグ・監視するサービスはどれか？
正解: SageMaker Debugger
SageMaker Debuggerはトレーニング中にテンソル値を自動キャプチャし、勾配消失・過学習・GPU低使用率などの問題をリアルタイムに検出するサービス。
題は「SageMakerでモデルトレーニング中のGPU利用率・損失関数の値などをリアルタイムにデバッグ・監視するサービスはどれか？」。
正解は 3。
選択肢は SageMaker Model Monitor, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger, Amazon CloudWatch Logs。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon Forecastが使用するアルゴリズムとして含まれないものはどれか？
正解: XGBoost
Amazon ForecastはDeepAR+・ARIMA・ETS・Prophet・NNPTSなどの時系列アルゴリズムを提供する。
XGBoostは汎用の勾配ブースティングアルゴリズムでForecastには含まれない。
題は「Amazon Forecastが使用するアルゴリズムとして含まれないものはどれか？」。
正解は 4。
選択肢は DeepAR+, ARIMA, Prophet, XGBoost。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMaker Feature Storeの「オンラインストア」と「オフラインストア」の主な違いとして正しいものはどれか？
正解: オンラインは低レイテンシのリアルタイム推論用・オフラインはトレーニングや分析用
Feature Storeのオンラインストア（DynamoDB基盤）はミリ秒レベルの低レイテンシ推論向け。
オフラインストア（S3基盤）は大量データのトレーニング・バッチ推論・分析向け。
題は「SageMaker Feature Storeの「オンラインストア」と「オフラインストア」の主な違いとして正しいものはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は オンラインはバッチ処理用・オフラインはリアルタイム推論用, オンラインは低レイテンシのリアルタイム推論用・オフラインはトレーニングや分析用, オンラインはS3に保存・オフラインはDynamoDBに保存, オンラインは暗号化なし・オフラインは暗号化あり。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
AWS上でMLモデルのバイアスをトレーニング前に評価する指標「Class Imbalance（CI）」が測定するものはどれか？
正解: 特定のファセットグループのデータ比率の偏り
Class Imbalance（CI）はトレーニングデータ内の特定ファセット（例：性別・人種）のデータ比率の偏りを測定するバイアス指標。
SageMaker Clarifyで計算可能。
題は「AWS上でMLモデルのバイアスをトレーニング前に評価する指標「Class Imbalance（CI）」が測定するものはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は モデルの予測精度の差, 特定のファセットグループのデータ比率の偏り, 特徴量の重要度の差, モデルの推論速度の差。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon SageMaker Inferentia（Inf1インスタンス）を使用する主な目的はどれか？
正解: 推論のコストパフォーマンス向上
AWS Inferentiaチップを搭載したInf1インスタンスは、ディープラーニング推論に特化して設計され、GPU比でコストパフォーマンスを大幅に改善できる。
AWS Neuron SDKでモデルをコンパイルして使用する。
題は「Amazon SageMaker Inferentia（Inf1インスタンス）を使用する主な目的はどれか？」。
正解は 2。
選択肢は トレーニングコストの削減, 推論のコストパフォーマンス向上, データ前処理の高速化, 分散トレーニングの並列化。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
SageMakerの分散トレーニングライブラリ（SageMaker Distributed Training）でサポートされている並列化手法はどれか？
正解: データ並列とモデル並列の両方
SageMaker Distributed Training LibraryはData Parallelism（データ並列）とModel Parallelism（モデル並列）の両方をサポートし、大規模モデルの効率的な分散トレーニングを実現する。
題は「SageMakerの分散トレーニングライブラリ（SageMaker Distributed Training）でサポートされている並列化手法はどれか？」。
正解は 3。
選択肢は データ並列のみ, モデル並列のみ, データ並列とモデル並列の両方, パイプライン並列のみ。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
MLモデルの本番運用後にデータドリフトを検知するためにSageMakerで使用するサービスはどれか？
正解: SageMaker Model Monitor
SageMaker Model Monitorは本番エンドポイントへの入力データの統計的特性を継続監視し、トレーニング時のベースラインとの乖離（データドリフト・コンセプトドリフト）を検知してアラートを発報する。
題は「MLモデルの本番運用後にデータドリフトを検知するためにSageMakerで使用するサービスはどれか？」。
正解は 3。
選択肢は SageMaker Debugger, SageMaker Clarify, SageMaker Model Monitor, SageMaker Pipelines。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。
Amazon Textractが提供する機能として正しいものはどれか？
正解: ドキュメント画像からのテキスト・フォーム・テーブルの自動抽出
Amazon TextractはOCRを超えた機能を持ち、スキャン文書や画像からテキストだけでなくフォームのKey-Value・テーブル構造も自動的に抽出するAIサービス。
題は「Amazon Textractが提供する機能として正しいものはどれか？」。
正解は 2。
選択肢は 音声からのテキスト変換, ドキュメント画像からのテキスト・フォーム・テーブルの自動抽出, テキストの多言語翻訳, 自然言語による感情分類。
カテゴリ AWS の用語と、隣の分野の用語を取り違えない。
誤答は「近いが役割が違うサービス／手法／品詞」になっていることが多い。