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Answer: B

NEW QUESTION: 2
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Why might this happen? Note: There are 2 correct Answers to this question.
A. Data exists in the model.
B. A private version is used in the model.
C. A public version is used in the model.
D. Currency conversion is enabled.
Answer: B,D

NEW QUESTION: 3
エンタープライズ企業のデータサイエンスチームは、Amazon SageMakerに簡単にアクセスできる安全で費用対効果の高い方法を提供したいと考えています。データサイエンティストはAWSの知識が限られているため、Jupyterノートブックインスタンスを起動できる必要があります。複雑なセットアップ要件を公開することなく、機械学習ストレージボリュームで保存データを暗号化するには、ノートブックインスタンスに事前構成済みのAWS KMSキーが必要です。
企業がデータサイエンティスト向けのセルフサービスメカニズムを設定して、運用オーバーヘッドが最小のAWSアカウントでJupyterノートブックを起動できるようにする方法はどれですか。
A. 静的Amazon S3ウェブサイトを使用してサーバーレスフロントエンドを作成し、データサイエンティストがフォームに入力してJupyterノートブックインスタンスをリクエストできるようにします。 Amazon API Gatewayを使用してS3ウェブサイトからリクエストを受信し、中央のAWS Lambda関数をトリガーして、データサイエンティスト用に事前構成されたKMSキーでノートブックインスタンスを起動するAmazon SageMakerをAPI呼び出します。次に、フロントエンドWebサイトにコールバックして、ノートブックインスタンスのURLを表示します。
B. AWS CloudFormationテンプレートを作成して、AWS :: SaqeMaker :: Notebooklnstanceリソースタイプと事前構成されたKMSキーを使用してJupyterノートブックインスタンスを起動します。 CloudFormationテンプレートにわかりやすい名前を追加します。出力セクションを使用して、ノートブックへのURLを表示します。
共有のAmazon S3バケットを使用して、CloudFormationテンプレートをデータサイエンティストに配布します。
C. データサイエンティストがローカルで実行できるAWS CLIスクリプトを作成します。 AWS CLIスクリプトを実行して事前構成されたKMSキーでJupyterノートブックを起動するときに提供されるパラメーターについて、手順を追って説明します。共有のAmazon S3バケットを使用して、CLIスクリプトをデータサイエンティストに配布します。
D. AWS CloudFormationテンプレートを作成し、事前設定されたKMSキーでAWS :: SageMaker :: Notebooklnstanceリソースタイプを使用してJupyterノートブックインスタンスを起動します。 CloudFormationの[Mappings]セクションを使用して、インスタンス名などのパラメーター名をSmall、Large、X-Largeにマッピングすることにより、パラメーター名を簡略化します。出力セクションを使用してノートブックのURLを表示し、テンプレートをデータサイエンティストのポートフォリオのAWSサービスカタログ製品にアップロードして、データサイエンティストのIAMロールと共有します。
Answer: D
Explanation:
Explanation
https://aws.amazon.com/blogs/mt/enable-self-service-secured-data-science-using-amazon-sagemaker-notebooks-