Amazon SageMakerとは？

データサイエンスチームが、独自データで機械学習モデルを構築・学習・デプロイし、MLOpsまで一貫して運用したいと考えています。最も適したサービスはどれですか。

AIの学習に用いるデータをS3に蓄積している企業が、その中に個人情報や機密データが含まれていないかを継続的に検出したい場合に最も適切なサービスはどれか。

データサイエンスチームが、ゼロから学習せずに既存モデルを試して素早くPoCを始めたいと考えています。SageMaker JumpStartが役立つ場面として最も適切なものはどれですか。

与信モデルの本番導入前に、特定の属性による不公平な予測が生じていないかを確認し、各特徴量が予測にどう寄与しているかを説明したい企業があります。この目的に最も適したサービスはどれか。

ある企業が新たに生成AIプロジェクトを立ち上げる際、ユースケース選定の初期段階でまず確認すべきこととして適切なものを2つ選べ。

ある企業がAmazon Bedrockでチャットボットを構築しています。生成AIにおける「プロンプト」の説明として最も適切なものはどれですか。

基盤モデルに対して「指示チューニング(インストラクションチューニング)」を行う主な目的として、最も適切なものはどれですか。

生成AIモデルの調整手法である「RLHF(人間のフィードバックによる強化学習)」の説明として、最も適切なものはどれですか。