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7
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分類モデルについて、予測に対する正解ラベルが後から判明する運用で、実際の予測品質（精度など）が時間とともに劣化していないかを継続的に監視したい。最も適した機能はどれか。
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 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）
- ACloudTrail の API 監査ログ
- BS3 のバージョニング
- CSageMaker Model Monitor のモデル品質監視（予測と正解ラベルを比較して品質劣化を検知する）
- DRoute 53 のヘルスチェック
正解：C
解説
SageMaker Model Monitor のモデル品質監視は、推論結果と後から得られる正解ラベルを比較して、精度などのモデル品質が時間とともに劣化していないかを継続的に監視できます（データ品質・バイアス・特徴量寄与の監視も可）。CloudTrail・S3 バージョニング・Route 53 ヘルスチェックは、モデルの予測品質監視の機能ではありません。（補足: SageMaker Model Monitor は新規のお客様には提供終了済みで既存のお客様は利用可。同等の監視は OSS/QuickSight/CloudWatch の組み合わせでも実現できますが、試験では「予測と正解ラベルの比較によるモデル品質監視」の概念が問われます。）
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。CloudTrailはAPI操作の監査で、モデルの予測品質監視ではありません。
- B誤り。S3バージョニングはオブジェクトの版管理です。
- C正しい。予測品質の継続監視は Model Monitor のモデル品質監視です。
- D誤り。Route 53ヘルスチェックはエンドポイントの死活で、モデル品質ではありません。