ある企業のデータサイエンティストが、機械学習モデルを Amazon SageMaker でトレーニングしようとしています。SageMaker がトレーニング用に提供している組み込みアルゴリズム（Built-in Algorithms）の利点を2つ選択してください。
- A. GPU/CPUを自動的に最適配分し、ユーザーがインスタンスタイプを選択する必要がない
- B. AWS による最適化が施されており、分散トレーニングをすぐに活用できる
- C. カスタムコードを書かずにタスクに適したアルゴリズムを素早く試すことができる
- D. モデルのデプロイ後に自動でA/Bテストを実行してモデルを更新する
- E. 任意のOSSフレームワークを追加費用なしで使えるコンテナが提供される
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正解: B, C
SageMaker の組み込みアルゴリズムはAWSによって最適化されており、分散トレーニングに対応しているためスケールアップが容易です（B）。また、ユーザーはコードを書かずにアルゴリズムをすぐに試すことができ、探索的な実験フェーズのスピードアップに貢献します（C）。インスタンスタイプはユーザーが選択する必要があるため、Aは誤りです。デプロイ後の自動A/Bテストは SageMaker のエンドポイント設定で手動構成が必要であり、組み込みアルゴリズムの機能ではないためDは誤りです。任意のOSSフレームワークを使う場合はカスタムコンテナや SageMaker のフレームワークサポート機能を使いますが、これは組み込みアルゴリズムとは別の機能であるためEは誤りです。