あるチームがSageMakerでApache MXNetの数字分類器をトレーニングしており、(1)モデルが過学習を開始した場合にアラートを、(2)監査人がSageMaker APIアクティビティをレビューできるようにしたいと考えています。最小限のコードとステップで実現できる最もシンプルなソリューションは何ですか？

このソリューションは、最小限のコードとステップで両方の要件を満たします。CloudTrailは、アカウントのアクティビティを監視し、SageMaker APIコールをS3に自動的に記録するため、監査要件に対応します。過学習の検出には、トレーニングスクリプトにカスタムメトリクス（例：検証損失）を発行するコードを追加し、そのメトリクスに基づいてCloudWatchアラームを設定することで、SNS経由で通知を受け取ることができます。 最初の選択肢は、CloudTrailの既存の機能をLambdaで再現しようとするため、不必要に複雑です。3番目の選択肢も同様に、CloudTrailの機能をLambdaで模倣しようとしています。最後の選択肢は、過学習の検出と通知のメカニズムが不足しています。単にSNSトピックを設定するだけでは、過学習を自動的に検出し、アラートをトリガーすることはできません。