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AWS AIF-C01 試験対策
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データ準備・学習・評価・デプロイといった一連の機械学習ワークフローのステップを、自動化された再現可能なパイプラインとして構築・実行したいと考えています。最も適した SageMaker の機能はどれですか。
ある病院が、放射線科医が過去に診断したラベル付きのレントゲン画像を使い、新しい胸部レントゲン画像から「病変あり / 病変なし」のどちらかを判定するモデルを作ろうとしています。病変の大きさを数値で推定する案もありましたが、今回はあり / なしの判定だけが要件です。このタスクの種別はどれですか。
ある ML チームが、学習を重ねるほど学習データの精度は上がる一方で、検証データの精度は途中から悪化していくモデルに対処しています。このオーバーフィッティングを抑えるための対処として、最も適切なものはどれですか。
ある ML チームが、構築した需要予測モデルを検証したところ、学習データに対しては非常に高い精度を出すのに、新しい未知のデータでは精度が大きく下がってしまいました。この状態を何と呼びますか。
ある ML チームが、データ収集を終え、モデル学習に入る前の「データ準備」フェーズの作業計画を立てています。ライフサイクルの各フェーズと作業の対応を確認しながら、このフェーズで行う作業として適切なものを 2 つ選んでください。
ある法務チームが、長い契約書をまるごと 1 回の入力としてモデルに読み込ませて要約させたいと考えています。モデルが「一度にどれだけのトークンを入力・出力できるか」を表す性質を何と呼びますか。
ある企業の経営会議で、生成 AI プロジェクトの継続可否を判断する材料を揃えています。プロジェクトに投じたコストに対してどれだけの利益・価値が得られたかを示す財務的な指標を何と呼びますか。
ある開発者が、top-k との違いを意識しながら、出力の多様性を細かく制御する推論パラメータを比較しています。出力候補を「累積確率が一定値に達するまでの上位の語」に絞ることで多様性を制御する設定を何と呼びますか。
ある開発チームが、Amazon Bedrock のオンデマンド利用のコストを見積もっています。料金表には入力と出力の量に応じた単価が記載されており、モデルが一度に受け付けられる入力量の上限(コンテキストウィンドウ)も同じ単位で表されています。この単位に当たる用語はどれですか。
ある企業が、基盤モデルの運用体制を設計しています。ライフサイクルの各段階と担当チームを対応づけるにあたり、モデルを本番で使い始めた後(デプロイ以降)に関わる段階を 2 つ選んでください。
ある画像生成アプリの開発者が、出力の調整方法を整理しています。画像やテキストの生成で、出力に含めてほしくない要素(例: 特定の単語やスタイル)を明示的に指定して抑制するプロンプトの指定を何と呼びますか。
ある AI チームが、言い換えの多い生成文を表面一致の指標だけで評価することに限界を感じています。生成テキストの品質を、単語の表面的な一致だけでなく、埋め込みを使った意味的な近さで評価する指標はどれですか。
ある AI チームの設計レビューで、RAG とファインチューニングのどちらを使うべきかが議論になっています。判断基準を共有するにあたり、両者の使い分けについて最も適切に説明しているものはどれですか。
ある企業が、ファインチューニングを実施したものの期待した効果が出ず、データ準備から見直すことにしました。ファインチューニングの効果を高めるためのデータ準備として最も適切なものはどれですか。
ある企業が、チャットボットの安全要件を Bedrock ガードレールでどこまで満たせるか確認しています。Amazon Bedrock のガードレールで設定できる保護(フィルタ)として適切なものを 2 つ選んでください。
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