1.2基礎
需要予測モデルの誤差を発注担当者へ説明する。
予測値だけでなく、どの程度外れる可能性があるかを示す。
説明として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
予測結果は評価期間、誤差分布、条件別性能、不確実性とともに伝えると、業務判断へ適切に使える。
詳細解説
正しい過去の評価期間で予測誤差の分布を示す
平均だけでなく、ばらつきや大きな誤差を伝えられる。
平均だけでなく、ばらつきや大きな誤差を伝えられる。
問題の要件では、過去の評価期間で予測誤差の分布を示すが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい繁忙期など条件別に性能を比較する
季節や商品によって誤差が変わる可能性を把握できる。
季節や商品によって誤差が変わる可能性を把握できる。
問題の要件では、繁忙期など条件別に性能を比較するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り予測値を必ず正確な未来値として表示する
予測には不確実性があり、過信を招く。
予測には不確実性があり、過信を招く。
問題の要件では、予測値を必ず正確な未来値として表示するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り評価条件を記録しない
数値の意味や再現性が失われる。
数値の意味や再現性が失われる。
問題の要件では、評価条件を記録しないが解決する範囲と、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・1.3の予測ユースケースと評価を確認する。期待される結果
平均誤差だけでなく、条件別性能と不確実性を説明できる。理解のポイント
- 誤差分布
- 条件別評価
- 不確実性
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
予測誤差
予測値と実績値の差。平均、分布、最大値などで特徴を説明できる。
不確実性
予測がどの程度変動・誤差を含み得るかを表す情報。
問題IDAWS-AIF-090
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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