2.1基礎
一般画像で学習したモデルを医療画像へ適応する。
既存表現を再利用する利点と限界を説明する。
正しい説明を2つ選べ。
× 不正解
転移学習は既存の表現を別タスクへ再利用し、対象ドメインの分布・ラベル・安全性を評価して適応する。
詳細解説
正しい転移学習は別タスク・ドメインで学んだ表現を再利用する考え方である
少量の対象データで適応できる場合がある。
少量の対象データで適応できる場合がある。
問題の要件では、転移学習は別タスク・ドメインで学んだ表現を再利用する考え方であ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。
正しい対象ドメインのデータ分布と性能を評価する必要がある
元の学習領域と対象領域が異なると、性能差や負の転移が起き得る。
元の学習領域と対象領域が異なると、性能差や負の転移が起き得る。
問題の要件では、対象ドメインのデータ分布と性能を評価する必要があ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。
誤り元モデルの性能が高ければ対象領域でも評価不要である
ドメイン差と安全性を確認しなければならない。
ドメイン差と安全性を確認しなければならない。
問題の要件では、元モデルの性能が高ければ対象領域でも評価不要であ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。
誤り転移学習は新しいラベルやデータを一切必要としない
対象タスクの評価・適応データが必要になる場合がある。
対象タスクの評価・適応データが必要になる場合がある。
問題の要件では、転移学習は新しいラベルやデータを一切必要と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 Domain 2.1の基盤モデル、転移学習、適応を確認する。期待される結果
転移学習の利点と、対象ドメイン評価の必要性を説明できる。理解のポイント
- 再利用
- ドメイン差
- 負の転移
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
転移学習
別のタスクやデータで学んだ表現・重みを、新しいタスクへ再利用する方法。
負の転移
元の知識が対象タスクへ適合せず、適応前より性能を悪化させる現象。
問題IDAWS-AIF-175
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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