基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 英語名 | AWS AI/ML Stack |
| 正式名称 | AWS AI Services / AWS ML Services / ML Frameworks and Infrastructure |
| 中国語の説明 | AWS AI/ML 三层技术栈 |
| 日本語の説明 | AWS AI/ML 3層スタック |
| 出題頻度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 混同しやすいもの | AI Services / SageMaker / EC2 + ML Frameworks |
一言で理解
「事前学習済み AI サービス・ML プラットフォーム・ML インフラ」の3層から、制御性と運用負荷で選びます。
要点
- AI Services は Polly、Transcribe、Comprehend、Textract、Rekognition などの完成済み API を提供します。
- SageMaker は独自モデルのデータ準備、学習、デプロイ、監視を提供します。
- EC2、EKS、GPU、ML フレームワークは最も高い制御性と運用責任を伴います。
- Bedrock は基盤モデルのマネージド API で生成 AI アプリ開発を支えます。
試験ポイント
- 完成済み機能ほど上位層、独自学習と低レベル制御ほど下位層です。
よくある誤解
- 製品名だけで選ばず、データ型、遅延、制御性、運用、コスト制約を確認します。
重要ポイント
AI API → SageMaker → 自主管理 ML インフラの順に、制御性と運用が増えます。