MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ 問1
ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ／モデル推論と性能の監視本番にデプロイしたモデルについて、入力データの分布が学習時から変化（データドリフト）して精度が劣化していないかを継続的に監視したいと考えています。最も適切なのはどれですか。
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 ソリューションの運用・監視・セキュリティ」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAWS CloudTrail でデータドリフトを検出する
- BAmazon Macie でモデルの精度劣化を検出する
- CAmazon SageMaker Model Monitor で、データ品質やモデル品質のベースラインからのドリフトを継続的に監視する
- Dドリフトは監視できないため、定期的にモデルを作り直す以外にない
正解：C
解説
Amazon SageMaker Model Monitor は、本番エンドポイントの入力データや推論について、ベースラインからのデータ品質・モデル品質のドリフトを継続的に監視し、逸脱を検知できます。CloudTrail は API 監査、Macie は機密データ検出が目的で、ドリフト監視には使いません。
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。CloudTrail は API コールの監査で、データドリフトの検出はしません。
- B誤り。Macie は機密データ検出が目的で、モデルの精度劣化は検出しません。
- C正しい。SageMaker Model Monitor でベースラインからのドリフトを継続的に監視できます。
- D誤り。ドリフトは監視でき、作り直し以外にないというのは誤りです。