クイズ：ガバナンス・バイアス/ドリフト継続監視（D3 タスク 3.3.3-3.3.4）

クイズ1

本番エンドポイントの入力データの統計分布が、学習時のベースラインから時間とともにずれていないかを継続的に監視したい要件があります。最も適切な AWS サービスはどれですか。

監査チームから、モデル出力が特定の属性グループに対して偏っていないかを定量的に評価するよう求められました。ある時点での公平性を数値で測る最も適切な AWS サービスはどれですか。

SageMaker Clarify と SageMaker Model Monitor の役割の違いとして最も正確なのはどれですか。

ガバナンスとして、監視で異常を見つけるだけでなく、承認外のモデルが全アカウントで使われないことを予防的に強制したいと考えています。検知に加えて必要な仕組みはどれですか。

Model Monitor がドリフトを検知した後に、運用チームへの通知と再学習ワークフローのトリガを自動化したいとき、起点として最も適切な AWS サービスはどれですか。

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