テクノロジーの新興企業は、複雑なディープニューラルネットワークとGPUコンピューティングを使用して、各顧客の習慣と相互作用に基づいて、既存の顧客に会社の製品を推奨しています。このソリューションは現在、ローカルで実行されている会社のGitリポジトリからプルされたTensorFlowモデルにデータをロードする前に、AmazonS3バケットから各データセットをプルします。このジョブは、進行状況を同じS3バケットに継続的に出力しながら、数時間実行されます。ジョブは、障害が発生した場合にいつでも一時停止、再開、および続行でき、中央キューから実行されます。
上級管理職は、ソリューションのリソース管理の複雑さと、プロセスを定期的に繰り返すことに伴うコストについて懸念しています。彼らは、ワークロードを自動化して、月曜日から金曜日の営業終了までに週に1回実行するように求めています。
最小のコストでソリューションを拡張するには、どのアーキテクチャを使用する必要がありますか？

現在BigQueryに保存されているいくつかの構造化データセットに対して分類ワークフローを構築する必要があります。分類を数回実行するため、コードを記述せずに次の手順を実行する必要があります。探索的データ分析、特徴選択、モデル構築、トレーニング、ハイパーパラメーターの調整と提供。あなたは何をするべきか？

個人情報（Pll）を含む可能性のあるファイルをGoogleCloudにストリーミングするリアルタイム予測エンジンを構築しています。Cloud Data Loss Prevention（DLP）APIを使用してファイルをスキャンするとします。許可されていない個人がPllにアクセスできないようにするにはどうすればよいですか？

機械学習スペシャリストが適切なものを決定したい
エンドポイント自動スケーリング構成のSageMakerVariantInvocationsPerInstancesetting。
スペシャリストは、単一のインスタンスで負荷テストを実行し、サービスの低下がない場合の1秒あたりのピークリクエスト（RPS）は約20RPSであると判断しました。これは最初の展開であるため、スペシャリストは呼び出しの安全率を0.5に設定する予定です。
記載されているパラメーターに基づいて、インスタンスごとの呼び出し設定が1分ごとに測定される場合、スペシャリストはSageMakerVariantInvocationsPerInstance設定として何を設定する必要がありますか？

ある会社は、Amazon SageMakerのデフォルトの組み込み画像分類アルゴリズムのトレーニング中に、低い精度を観察しています。データサイエンスチームは、ResNetアーキテクチャの代わりにInceptionニューラルネットワークアーキテクチャを使用したいと考えています。
次のうちどれがこれを達成しますか？（2つ選択してください。）