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13
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の推論エンドポイントについて、後からモデル品質やドリフトを分析できるよう、実際の入力データと推論結果をキャプチャして S3 に保存したいと考えています。SageMaker AI で最も適した機能はどれですか。
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）
- A推論結果は保存せず、エラー時のみログに出す
- Bクライアント側のブラウザのローカルストレージに保存する
- Cエンドポイントのデータキャプチャ機能で、入力と推論結果を S3 に記録する
- DCloudFront のアクセスログを有効にする
正解：C
解説
SageMaker のエンドポイントのデータキャプチャ設定を有効にすると、エンドポイントへの入力と推論結果を Amazon S3 に記録でき、後からモデル品質の分析やドリフトの調査の入力として活用できます。結果を保存しない・ブラウザのローカルストレージ・CloudFront アクセスログは、推論の入出力を体系的に収集して後の分析に使う用途には適しません。
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。結果を保存しないと、後からの品質分析やドリフト検知のためのデータが得られません。
- B誤り。ブラウザのローカルストレージはクライアント側の保存で、サーバー側の推論入出力の体系的な記録には使えません。
- C正しい。データキャプチャ設定で入力と推論結果を S3 に記録でき、後の品質分析・ドリフト調査に活用できます。
- D誤り。CloudFront アクセスログは配信の記録で、推論の入出力データのキャプチャではありません。