1.2標準
設備センサーに通常範囲を大きく外れる値がある。
異常なのか、計測ミスなのかを確認する。
データ品質対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
外れ値は計測ミスと真の異常を区別し、除外・変換・フラグ化などの影響を評価して処理する。
詳細解説
正しい業務知識と取得ログで、外れ値が真の異常か計測エラーかを確認する
一律削除せず、意味に応じた処理を選べる。
一律削除せず、意味に応じた処理を選べる。
問題の要件では、業務知識と取得ログで、外れ値が真の異常か計測エラーかを確認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。
正しい除外・クリップ・変換・別フラグ化の影響を評価する
モデル性能と異常検知能力への影響を比較できる。
モデル性能と異常検知能力への影響を比較できる。
問題の要件では、除外・クリップ・変換・別フラグ化の影響を評価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。
誤り全ての外れ値を自動削除する
重要な故障兆候を消す可能性がある。
重要な故障兆候を消す可能性がある。
問題の要件では、全ての外れ値を自動削除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。
誤り本番の外れ値だけ別の単位で処理する
訓練と推論の意味がずれる。
訓練と推論の意味がずれる。
問題の要件では、本番の外れ値だけ別の単位で処理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。
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 Domain 1.2のデータ品質、異常値、前処理を確認する。期待される結果
外れ値を意味と業務影響で扱う理由を説明できる。理解のポイント
- 外れ値
- 計測エラー
- 業務知識
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
外れ値
データ分布の一般的な範囲から大きく離れた観測値。
ロバスト処理
外れ値の影響を抑えつつ、正当な極端値も一律に捨てない前処理。
問題IDAWS-AIF-173
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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