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Amazon MLA-C01 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	機械学習（ML）のためのデータ準備：この試験セクションでは、フォレンジックデータアナリストのスキルを評価し、機械学習用のデータの収集、保存、準備について扱います。様々なデータ形式、取り込み方法、そしてデータの処理と変換に使用されるAWSツールの理解に重点が置かれます。受験者は、不正分析のコンテキストにおいて高品質なデータセットを準備するために不可欠な、特徴量のクリーニングとエンジニアリング、データの整合性の確保、そしてバイアスやコンプライアンスの問題への対処を行うことが求められます。
トピック 2	MLワークフローのデプロイメントとオーケストレーション：このセクションでは、フォレンジックデータアナリストのスキルを測定し、機械学習モデルの本番環境へのデプロイメントに焦点を当てます。適切なインフラストラクチャの選択、コンテナの管理、スケーリングの自動化、CI CDパイプラインを介したワークフローのオーケストレーションなど、幅広い分野を網羅しています。受験者は、実世界の不正検出システムにおいて、一貫したデプロイメントと効率的な再トレーニングサイクルをサポートする環境を構築し、スクリプトを作成できる必要があります。
トピック 3	機械学習ソリューションの監視、保守、セキュリティ：この試験セクションでは、不正検査官のスキルを測定し、機械学習モデルの監視、インフラストラクチャコストの管理、セキュリティのベストプラクティスの適用能力を評価します。モデルパフォーマンスの追跡設定、ドリフトの検出、ログ記録とアラートのためのAWSツールの使用などが含まれます。受験者は、アクセス制御の設定、環境の監査、金融不正検出などの機密データ環境におけるコンプライアンスの維持についてもテストされます。
トピック 4	機械学習モデル開発：この試験セクションでは、不正検査官のスキルを測定し、不正検出などのビジネス課題を解決するための機械学習モデルの選択とトレーニングについて学びます。アルゴリズムの選択、組み込みモデルまたはカスタムモデルの使用、パラメータの調整、標準指標によるパフォーマンス評価などが含まれます。この分野では、過剰適合を回避するためのモデルの改良と、継続的な調査と監査証跡をサポートするためのバージョン管理の維持に重点が置かれています。

Amazon AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 認定 MLA-C01 試験問題 (Q75-Q80):

質問 # 75
An advertising company uses AWS Lake Formation to manage a data lake. The data lake contains structured data and unstructured data. The company's ML engineers are assigned to specific advertisement campaigns.
The ML engineers must interact with the data through Amazon Athena and by browsing the data directly in an Amazon S3 bucket. The ML engineers must have access to only the resources that are specific to their assigned advertisement campaigns.
Which solution will meet these requirements in the MOST operationally efficient way?

A. Use Lake Formation to authorize AWS Glue to access the S3 bucket. Configure Lake Formation tags to map ML engineers to their campaigns.
B. Configure S3 bucket policies to restrict access to the S3 bucket based on the ML engineers' campaigns.
C. Store users and campaign information in an Amazon DynamoDB table. Configure DynamoDB Streams to invoke an AWS Lambda function to update S3 bucket policies.
D. Configure IAM policies on an AWS Glue Data Catalog to restrict access to Athena based on the ML engineers' campaigns.

正解：A

解説：
AWS Lake Formation provides fine-grained access control and simplifies data governance for data lakes. By configuring Lake Formation tags to map ML engineers to their specific campaigns, you can restrict access to both structured and unstructured data in the data lake. This method is operationally efficient, as it centralizes access control management within Lake Formation and ensures consistency across Amazon Athena and S3 bucket access without requiring manual updates to policies or DynamoDB-based custom logic.

質問 # 76
A company uses Amazon SageMaker for its ML workloads. The company's ML engineer receives a 50 MB Apache Parquet data file to build a fraud detection model. The file includes several correlated columns that are not required.
What should the ML engineer do to drop the unnecessary columns in the file with the LEAST effort?

A. Create an Apache Spark job that uses a custom processing script on Amazon EMR.
B. Create a SageMaker processing job by calling the SageMaker Python SDK.
C. Download the file to a local workstation. Perform one-hot encoding by using a custom Python script.
D. Create a data flow in SageMaker Data Wrangler. Configure a transform step.

正解：D

解説：
SageMaker Data Wrangler provides a no-code/low-code interface for preparing and transforming data, including dropping unnecessary columns. By creating a data flow and configuring a transform step, the ML engineer can easily remove correlated or unneeded columns from the Parquet file with minimal effort. This approach avoids the need for custom coding or managing additional infrastructure.

質問 # 77
A company is building a deep learning model on Amazon SageMaker. The company uses a large amount of data as the training dataset. The company needs to optimize the model's hyperparameters to minimize the loss function on the validation dataset.
Which hyperparameter tuning strategy will accomplish this goal with the LEAST computation time?

A. Bayesian optimization
B. Grid search
C. Hyperbaric!
D. Random search

正解：C

解説：
Hyperband is a hyperparameter tuning strategy designed to minimize computation time by adaptively allocating resources to promising configurations and terminating underperforming ones early. It efficiently balances exploration and exploitation, making it ideal for large datasets and deep learning models where training can be computationally expensive.

質問 # 78
An ML engineer is working on an ML model to predict the prices of similarly sized homes. The model will base predictions on several features The ML engineer will use the following feature engineering techniques to estimate the prices of the homes:
* Feature splitting
* Logarithmic transformation
* One-hot encoding
* Standardized distribution
Select the correct feature engineering techniques for the following list of features. Each feature engineering technique should be selected one time or not at all (Select three.)

正解：

解説：

Explanation:
* City (name):One-hot encoding
* Type_year (type of home and year the home was built):Feature splitting
* Size of the building (square feet or square meters):Standardized distribution
* City (name): One-hot encoding
* Why?The "City" is a categorical feature (non-numeric), so one-hot encoding is used to transform it into a numeric format. This encoding creates binary columns for eachunique category (e.g., cities like "New York" or "Los Angeles"), which the model can interpret.
* Type_year (type of home and year the home was built): Feature splitting
* Why?"Type_year" combines two pieces of information into one column, which could confuse the model. Feature splitting separates this column into two distinct features: "Type of home" and
"Year built," enabling the model to process each feature independently.
* Size of the building (square feet or square meters): Standardized distribution
* Why?Size is a continuous numerical variable, and standardization (scaling the feature to have a mean of 0 and a standard deviation of 1) ensures that the model treats it fairly compared to other features, avoiding bias from differences in feature scale.
By applying these feature engineering techniques, the ML engineer can ensure that the input data is correctly formatted and optimized for the model to make accurate predictions.

質問 # 79
A company is gathering audio, video, and text data in various languages. The company needs to use a large language model (LLM) to summarize the gathered data that is in Spanish.
Which solution will meet these requirements in the LEAST amount of time?

A. Train and deploy a model in Amazon SageMaker to convert the data into English text. Train and deploy an LLM in SageMaker to summarize the text.
B. Use Amazon Transcribe and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Jurassic model to summarize the text.
C. Use Amazon Comprehend and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Stable Diffusion model to summarize the text.
D. Use Amazon Rekognition and Amazon Translate to convert the data into English text. Use Amazon Bedrock with the Anthropic Claude model to summarize the text.

正解：B

解説：
Amazon Transcribeis well-suited for converting audio data into text, including Spanish.
Amazon Translatecan efficiently translate Spanish text into English if needed.
Amazon Bedrock, with theJurassic model, is designed for tasks like text summarization and can handle large language models (LLMs) seamlessly. This combination provides a low-code, managed solution to process audio, video, and text data with minimal time and effort.

質問 # 80
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