クラウドに接続されたデバイスを提供することで健康的な睡眠パターンを促進する会社は、現在AWSで睡眠追跡アプリケーションをホストしています。アプリケーションは、デバイスユーザーからデバイス使用情報を収集します。同社のデータサイエンスチームは、ユーザーが会社のデバイスの利用を停止するかどうか、またいつ停止するかを予測するための機械学習モデルを構築しています。このモデルからの予測は、ユーザーに連絡するための最良のアプローチを決定するダウンストリームアプリケーションによって使用されます。
データサイエンスチームは、機械学習モデルの複数のバージョンを構築して、各バージョンを会社のビジネス目標に照らして評価しています。長期的な有効性を測定するために、チームは、モデルによって提供される推論の部分を制御する機能を使用して、モデルの複数のバージョンを長期間並行して実行したいと考えています。
最小限の労力でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか？

オンラインファッション会社で働く機械学習スペシャリストは、会社のAmazonS3ベースのデータレイク用のデータ取り込みソリューションを構築したいと考えています。
スペシャリストは、以下で構成される将来の機能を可能にする一連の取り込みメカニズムを作成したいと考えています。
*リアルタイム分析
*履歴データのインタラクティブな分析
*クリックストリーム分析
*製品の推奨事項
スペシャリストはどのサービスを使用する必要がありますか？

データサイエンスチームは、さまざまな機能、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータをすばやく実験する必要があります。さまざまな実験の精度指標を追跡し、APIを使用して時間の経過とともに指標をクエリする必要があります。手作業を最小限に抑えながら、実験を追跡および報告するために何を使用する必要がありますか？

あなたは大規模なホテルチェーンで働いており、ターゲットを絞ったマーケティング戦略の予測を収集する際にマーケティングチームを支援するように依頼されました。マーケティングをそれに応じて調整できるように、今後30日間のユーザー生涯価値（LTV）について予測する必要があります。顧客データセットはBigQueryにあり、AutoMLテーブルを使用してトレーニングするための表形式のデータを準備しています。このデータには、複数の列にまたがる時報があります。AutoMLがデータに最適なモデルに適合することをどのように確認する必要がありますか？

機械学習チームは、Amazon SageMakerを使用して、調査データセットを使用してApacheMXNet手書き数字分類モデルをトレーニングします。チームは、モデルが過剰適合しているときに通知を受け取りたいと考えています。
監査人は、Amazon SageMakerログアクティビティレポートを表示して、不正なAPI呼び出しがないことを確認したいと考えています。
最小限のコードと最小限の手順で要件に対応するには、機械学習チームは何をすべきですか？