MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML モデルと基盤モデルの開発 問8
ML モデルと基盤モデルの開発／モデリングアプローチの選択大量の商品レビューの感情分析（肯定/否定）を実装したい。独自モデルの構築・学習はできるだけ避け、マネージドな既製の AI サービスで手早く実現したい。最も適した選択はどれか。
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 モデルと基盤モデルの開発」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aゼロから独自の深層学習モデルを設計・学習する
- B基盤モデルを大規模にファインチューニングする
- CAmazon S3 のライフサイクルポリシーを設定する
- D既製の AI サービス（例: Amazon Comprehend の感情分析）を利用する
正解：D
解説
感情分析のような定型的なタスクは、Amazon Comprehend などの既製の AI サービスで独自モデルの構築・学習なしに手早く実装できます。ゼロからの独自モデルや大規模ファインチューニングは過剰で、S3 ライフサイクルは無関係です。要件に既製サービスで足りるなら、それを選ぶのが効率的です。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。ゼロからの独自モデルは、既製サービスで足りる定型タスクには過剰です。
- B誤り。大規模ファインチューニングも、定型の感情分析には過剰です。
- C誤り。S3ライフサイクルはストレージ管理で、感情分析ではありません。
- D正しい。独自構築を避け手早く実現するには既製のAIサービスが適します。