1.2標準
人手で付けた不正取引ラベルに担当者間の不一致がある。
モデル学習前にラベル品質を改善する。
対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
ラベル品質は定義・例・評価者一致を確認し、不一致を再確認して変更履歴を残す。ラベルノイズは性能と公平性へ影響する。
詳細解説
正しいラベル定義と判定例を明文化し、複数評価者の一致を測る
基準の曖昧さと担当者間の差を把握できる。
基準の曖昧さと担当者間の差を把握できる。
問題の要件では、ラベル定義と判定例を明文化し、複数評価者の一致を測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。
正しい不一致や低信頼ラベルを再確認し、変更履歴を記録する
誤ラベルを減らし、データ品質と再現性を高められる。
誤ラベルを減らし、データ品質と再現性を高められる。
問題の要件では、不一致や低信頼ラベルを再確認し、変更履歴を記録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。
誤りラベルが矛盾していても件数だけ増やす
誤った教師信号が増えて性能と公平性を損なう。
誤った教師信号が増えて性能と公平性を損なう。
問題の要件では、ラベルが矛盾していても件数だけ増や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。
誤りラベルの判断基準をモデルへ任せ、記録しない
監査と再評価ができなくなる。
監査と再評価ができなくなる。
問題の要件では、ラベルの判断基準をモデルへ任せ、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のデータ品質とラベルを確認する。期待される結果
ラベル定義・一致度・再確認の必要性を説明できる。理解のポイント
- ラベル定義
- 評価者一致
- 変更履歴
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
ラベルノイズ
誤り、不一致、曖昧さを含む教師ラベルによる学習信号の乱れ。
評価者一致
複数のラベル付与者が同じ基準で一致した程度。
問題IDAWS-AIF-153
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