MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI のためのデータ準備 問8
ML・AI のためのデータ準備／データの収集と保存SageMaker Feature Store で、学習用にはまとまったデータの一括取得、オンライン推論時には低レイテンシでの単一レコード取得が必要である。両方の要件を満たす構成はどれか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI のためのデータ準備」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aオフラインストアだけを使う
- Bオフラインストア（学習用の一括取得）とオンラインストア（低レイテンシの単一取得）を併用する
- Cオンラインストアだけを使う
- DFeature Store を使わず毎回生データから再計算する
正解：B
解説
SageMaker Feature Store には、学習向けに大量データを一括取得できるオフラインストアと、オンライン推論向けに低レイテンシで単一レコードを取得できるオンラインストアがあり、両者を併用すると学習・推論双方の要件を満たせます。片方のみや都度再計算は、要件や一貫性の点で適しません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。オフラインのみでは低レイテンシの単一推論取得に向きません。
- B正しい。学習は一括のオフライン、推論は低遅延のオンラインを併用します。
- C誤り。オンラインのみでは学習用の大量一括取得に向きません。
- D誤り。毎回再計算は不整合・重複計算を招き、Feature Store の利点を失います。