S3의 데이터셋 리포지토리에는 모델 학습 전에 수정해야 하는 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있습니다. 데이터에서 PII를 제거하기 위한 개발 노력을 최소화하는 옵션은 무엇입니까?
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정답: AWS Glue DataBrew를 사용하여 데이터셋에서 PII를 감지하고 수정합니다..
이것이 정답인 이유
AWS Glue DataBrew는 데이터 준비를 위한 시각적 도구로, 코드를 작성하지 않고도 300개 이상의 내장 변환을 사용하여 데이터를 정리하고 정규화할 수 있습니다. 특히 PII 감지 및 수정과 같은 일반적인 데이터 전처리 작업을 위한 사전 구축된 변환을 제공하여 개발 노력을 최소화합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler는 데이터 준비 도구이지만, PII 감지 및 수정을 위한 사용자 지정 변환을 작성해야 하므로 DataBrew보다 더 많은 개발 노력이 필요합니다. 사용자 지정 AWS Lambda 함수나 AWS Glue 개발 엔드포인트에서 사용자 지정 코드를 실행하는 것은 모두 PII 감지 및 수정을 위해 직접 코드를 작성해야 하므로 개발 노력이 가장 많이 듭니다.
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