1.3基礎
顧客に既知の不正・正常ラベルがある場合と、未知の行動群を見つける場合を比較する。
目的に合う学習方法を選ぶ。
対応として正しいものを2つ選べ。
× 不正解
既知ラベルの予測は教師あり学習、ラベルなしで構造を探索する場合は教師なし学習を検討する。クラスタの意味は別途検証する。
詳細解説
誤りクラスタリングの結果は必ず業務上の意味を持つ
得られた群の解釈と妥当性確認が必要である。
正しい正解ラベル付きで不正か正常かを予測するなら教師あり学習を検討する
入力と既知の目的ラベルの関係を学習できる。
誤りラベルがない分類問題へ教師あり学習をそのまま適用する
目的ラベルと評価方法が不足する。
正しいラベルなしで似た行動群を見つけるならクラスタリングなど教師なし学習を検討する
事前のクラス定義なしで構造を探索できる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 1.3の教師あり・教師なし学習とユースケースを確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
ラベルの有無と目的から学習方法を選び、結果の解釈を検証できる。
理解のポイント
- 教師あり
- 教師なし
- クラスタリング
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
教師あり学習
入力と正解ラベルの組を使い、予測モデルを学ぶ方法。
教師なし学習
正解ラベルなしでデータの群や構造を探索する方法。
問題IDAWS-AIF-230
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