1.3標準
需要予測モデルを本番運用している。
季節や顧客行動の変化によって予測品質が低下していないか確認する。
本番モデルの継続監視として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
本番では入力分布、予測品質、遅延、エラー、コストなどを監視し、ドリフトや運用異常を検知する。
詳細解説
正しい入力データの分布変化を監視する
入力分布の変化はデータドリフトの兆候となり、モデル再評価のきっかけになる。
入力分布の変化はデータドリフトの兆候となり、モデル再評価のきっかけになる。
問題の条件では、入力データの分布変化を監視するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
正しい予測結果と実績が得られた後の性能指標を監視する
実績ラベルが得られる場合、正解率や誤差などの性能を継続確認できる。
実績ラベルが得られる場合、正解率や誤差などの性能を継続確認できる。
問題の条件では、予測結果と実績が得られた後の性能指標を監視するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
誤り一度評価したモデルは監視せず永久に利用する
本番環境ではデータや業務条件が変化するため、継続的な監視が必要である。
本番環境ではデータや業務条件が変化するため、継続的な監視が必要である。
問題の条件では、一度評価したモデルは監視せず永久に利用するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
誤り監視の代わりにモデル名だけを変更する
名前の変更は入力分布や性能の変化を検知しない。
名前の変更は入力分布や性能の変化を検知しない。
問題の条件では、監視の代わりにモデル名だけを変更するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 1.3で、モデル監視とドリフトの説明を確認する。期待される結果
入力分布と実績に基づく予測性能を別々の監視対象として説明できる。理解のポイント
- データドリフト
- 予測性能
- 継続監視
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントの対象サービス・機能の説明と、AIF-C01の対応Taskを確認する。
- サービスの提供範囲と、利用者が設計・設定する範囲を混同しない。
基礎のおさらい
データドリフト
入力データの分布が訓練時から変化すること。
性能監視
正解ラベルが後から得られる場合は、誤差や正解率を計算して品質を確認する。
問題IDAWS-AIF-008
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告