1.2基礎
サーバーのメトリクスを監視する。
通常とは異なる急激な変化を早期に検出したい。
適切なAIユースケースはどれか。
× 不正解
正常な挙動を学習または定義し、そこから外れる値を検出するのが異常検知である。
詳細解説
正しい異常検知
正常パターンから外れる観測値を検出する処理である。
正常パターンから外れる観測値を検出する処理である。
問題の要件では、異常検知が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り文書翻訳
文章を別言語へ変換する処理であり、メトリクスの異常を検出しない。
文章を別言語へ変換する処理であり、メトリクスの異常を検出しない。
問題の要件では、文書翻訳が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り画像生成
入力や条件から画像を生成する処理である。
入力や条件から画像を生成する処理である。
問題の要件では、画像生成が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りデータ暗号化
機密性を守る処理であり、異常パターンの検出ではない。
機密性を守る処理であり、異常パターンの検出ではない。
問題の要件では、データ暗号化が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
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Domain 1.2で異常検知のユースケースを確認する。期待される結果
正常パターンからの逸脱を異常検知として説明できる。理解のポイント
- 正常パターン
- 逸脱
- 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公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
異常検知
正常な分布やパターンから大きく外れた観測を検出する処理。
ベースライン
通常時のメトリクスや挙動を表す基準。
問題IDAWS-AIF-070
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
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