한 회사에서 Amazon S3 버킷에 저장된 과거 데이터를 사용하여 제조 공정에 필요한 월별 리소스 요구 사항을 예측해야 합니다. 이 회사에는 ML 경험이 없으며 학습 및 예측을 위한 관리형 서비스를 원합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)
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정답: Amazon SageMaker 모델을 배포합니다. 추론을 위한 SageMaker 엔드포인트를 생성합니다., Amazon SageMaker를 사용하여 S3 버킷의 과거 데이터를 이용해 모델을 학습시킵니다..
이것이 정답인 이유
회사가 ML 경험이 없고 관리형 서비스를 원하므로, Amazon SageMaker는 모델 학습 및 배포를 위한 완전 관리형 서비스를 제공하여 이 요구 사항을 충족합니다. S3 버킷의 과거 데이터를 사용하여 SageMaker에서 모델을 학습시키고, 추론을 위한 SageMaker 엔드포인트를 생성하여 예측을 수행할 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음 이유로 적합하지 않습니다. Amazon Forecast는 시계열 예측에 특화되어 있지만, 일반적인 리소스 요구 사항 예측에는 SageMaker가 더 유연하고 광범위한 ML 모델을 지원합니다. AWS Lambda 함수는 예측을 생성하는 데 사용될 수 있지만, SageMaker 엔드포인트 또는 Forecast 예측기를 직접 학습시키거나 배포하는 기능은 제공하지 않습니다.
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