실전형 문제

문제 1

한 미디어 분석 회사는 12개 AWS 계정에서 200개가 넘는 ML 모델을 운영하며, 각 모델은 시맨틱 버전 태그가 붙은 Docker 이미지로 패키징되어 계정별 Amazon ECR 리포지토리에 저장되어 있습니다. 규정 준수를 위해 별도의 거버넌스 계정에 단일 교차 계정 중앙 카탈로그가 필요합니다. 이 카탈로그는 버전 관리 항목, 승인 상태(Approved/Pending/Rejected), 계보 메타데이터, 감사 로그를 지원하고, 공유 데이터 과학 계정에는 읽기 전용 검색을 제공하며, 생산자 계정이 CI/CD를 통해 새 버전을 등록할 수 있게 하고, 계정 간 컨테이너 이미지의 복제나 마이그레이션을 피해야 합니다. 회사는 어떤 솔루션을 구현해야 합니까?

문제 2

220명의 데이터 과학자를 둔 온라인 여행 플랫폼은 Amazon SageMaker Model Registry를 사용해 95개의 모델 그룹으로 이미 구성된 1,200개 이상의 모델 패키지 버전을 추적합니다. 데이터 과학자들은 가격 최적화, 검색 관련성, 사기 탐지라는 세 가지 비즈니스 도메인에 맞춰 일하고 있으므로, ML 플랫폼 엔지니어는 모델 아티팩트, 모델 패키지 버전, 승인 상태 또는 현재 모델 그룹 멤버십을 수정하지 않고 이러한 도메인별로 기존 자산을 구성해 대규모 환경에서 검색 가능성을 높이는 솔루션을 구현해야 합니다. 어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족합니까?

문제 3

스마트 농업 스타트업은 과수원 줄을 촬영한 4K 드론 이미지(3840x2160)가 주어졌을 때 익은 과일 각각을 자동으로 찾아내고, 신뢰도 >= 0.85인 각 감지 결과마다 클래스 레이블과 바운딩 박스 좌표(x_min, y_min, x_max, y_max)를 반환하는 ML 모델을 Amazon SageMaker에서 구축해야 합니다. 어떤 SageMaker 알고리즘을 사용해야 합니까?

문제 4

ML 엔지니어가 Amazon SageMaker XGBoost 알고리즘을 사용하여 뉴스 추천 시스템의 클릭률 예측 모델을 구축하고 있습니다. 이 이진 분류기는 노출을 클릭 또는 비클릭으로 라벨링하며, 원-핫 인코딩된 publisher_id 및 시간 버킷 피처를 포함한 180개 피처가 있는 500만 행으로 학습됩니다. 현재 하이퍼파라미터는 max_depth=10, eta=0.1, sub샘플=1.0이고, 모델은 학습 세트에서 0.99 AUC 및 95% 정밀도를 달성하지만 보류한 1주일 트래픽과 새로 유입되는 노출에서는 0.68 AUC 및 35% 정밀도에 그쳐 심각한 과적합을 보입니다. 알고리즘이나 피처 공간를 변경하지 않고 새 노출에 대한 일반화 성능을 개선하려면 엔지니어는 어떻게 해야 합니까?

문제 5

한 미디어 모니터링 팀은 매주 다국어 팟캐스트 오디오(MP3) 900시간, 컨퍼런스 녹화 파일(MP4 video) 300시간, 블로그 게시물 35,000개를 수집합니다. 팀은 개발 노력을 최소화하고 모델 학습을 전혀 하지 않으면서 이탈리아어 항목에 대해서만 24시간 이내에 독일어 요약을 제공해야 합니다. 어떤 솔루션이 가장 짧은 시간 안에 요구 사항을 충족합니까?

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문제 6

온라인 마켓플레이스의 ML 엔지니어가 중고 스마트폰의 재판매 가격(USD)을 예측하는 모델을 구축하고 있습니다. 이 모델은 과거 거래 200,000건을 사용하며, 타깃은 $50에서 $1,500까지의 연속값입니다. 이해관계자는 동일한 단위(USD)로 평균 절대 예측 오차를 보고하는 평가 지표를 요구합니다. 모델 성능을 평가하는 데 어떤 지표를 사용해야 합니까?

문제 7

동영상 스트리밍 플랫폼은 Amazon SageMaker 실시간 엔드포인트에서 실시간 콘텐츠 검수 모델을 실행하고 있으며, 이 엔드포인트는 분당 약 1,500건의 요청을 처리하고 p95 지연 시간 SLO는 120 ms입니다. 더 큰 다국어 데이터 세트로 학습한 새 모델 버전이 준비되었습니다. 팀은 동일한 실제 프로덕션 요청을 사용해 24시간 동안 새 모델의 정확도와 지연 시간를 평가하고, 추론 결과를 오프라인 비교용으로 저장해야 합니다. 단, 프로덕션 사용자 결정이나 지연 시간에는 아무 영향도 주지 않아야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

문제 8

(2개 선택)

한 데이터 과학자가 Amazon SageMaker 외부에서 scikit-learn 이탈 예측 모델을 내보내고, SSE-S3로 암호화된 버킷(s3://retail-ml-아티팩트-prod/모델/이탈/2025-07-01/)에 7.8GB model.tar.gz 아티팩트를 저장했습니다. 같은 SageMaker 도메인의 SageMaker Canvas를 사용하는 비즈니스 분석가가 노코드 평가와 반복 튜닝을 할 수 있도록 이 모델을 검색 가능하게 만들어야 합니다. Canvas 사용자와 모델을 공유하려면 어떤 요구 사항 조합을 충족해야 합니까? (두 가지를 선택하세요.)

문제 9

미디어 분석 팀은 작업 큐에서 4시간마다 AWS Batch 배열 전처리 작업을 실행하고 때때로 수동으로도 시작합니다. 팀은 데이터 처리 단계에서 이 작업들의 S3 출력을 사용하는 Amazon SageMaker Pipelines를 구축하고 있으며, 상태 머신이나 장시간 실행 서비스를 도입하지 않고 작업이 성공한 후 2분 이내에 파이프라인이 시작되어야 합니다. 최소 운영 부담으로 AWS Batch 작업을 파이프라인과 통합하려면 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?

문제 10

한 로봇공학 R&D 회사가 9명의 ML 엔지니어를 위해 두 VPC 서브넷에 걸쳐 6개의 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스를 운영합니다. 각 인스턴스는 자체 실행 IAM 역할로 생성되었고, 분기별 감사 중 엔지니어가 두 S3 버킷(s3://cv-raw-2025 및 s3://cv-curated-2025)에 대한 추가 읽기 전용 액세스가 필요할 때마다 보안 팀은 6개 역할을 모두 별도로 업데이트해야 합니다. 회사는 광범위한 관리자 권한을 부여하지 않고, 한 번의 업데이트가 모든 노트북 인스턴스에 적용되도록 권한 변경을 중앙화하려고 합니다. 어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족합니까?

모의고사 1

3중 AI 검증 답안 및 해설

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