Bir şirket, Amazon SageMaker ile bir ML modeli oluşturuyor ve birden çok ekip arasında özellik değişkenlerini paylaşmak ve yönetmek için merkezi bir yola ihtiyaç duyuyor. Hangi SageMaker özelliğini kullanmalılar?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Amazon SageMaker Feature Store.
Neden bu cevap
Doğru cevap Amazon SageMaker Feature Store'dur. Feature Store, makine öğrenimi (ML) özelliklerini depolamak, keşfetmek ve paylaşmak için özel olarak tasarlanmış merkezi bir depodur. Bu, birden çok ekibin aynı özellik setlerini tutarlı bir şekilde kullanmasını sağlayarak model geliştirme süreçlerini hızlandırır ve özellik mühendisliği çabalarını azaltır. Amazon SageMaker Data Wrangler, veri hazırlığı ve özellik mühendisliği için kullanılan bir araçtır, ancak özelliklerin merkezi olarak yönetilmesi ve paylaşılması için bir depo değildir. Amazon SageMaker Clarify, ML modellerindeki potansiyel yanlılıkları ve açıklanabilirliği değerlendirmek için kullanılır. Amazon SageMaker Model Cards, modellerin meta verilerini, performans metriklerini ve kullanım bilgilerini belgelemek için kullanılır, ancak özelliklerin kendisini depolamaz veya yönetmez.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez