1.2標準
季節で購買傾向が変わるモデルを監視する。
一時的な変動と恒常的な変化を分ける。
監視として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
ドリフトは季節性などの通常変動を考慮した基準と比較し、分布・性能・欠損・ラベル遅延を複数期間で確認して判断する。
詳細解説
正しい訓練期間だけでなく季節・曜日などを考慮した基準分布を用いる
通常の周期変動を異常としにくい。
通常の周期変動を異常としにくい。
問題の要件では、訓練期間だけでなく季節・曜日などを考慮した基準分布を用い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。
正しい複数期間の分布、性能、欠損、ラベル遅延を組み合わせて判断する
単一指標による誤判定を抑えられる。
単一指標による誤判定を抑えられる。
問題の要件では、複数期間の分布、性能、欠損、ラベル遅延を組み合わせて判断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。
誤り一日だけの変化で必ず再学習する
通常変動やノイズを過剰反応する。
通常変動やノイズを過剰反応する。
問題の要件では、一日だけの変化で必ず再学習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。
誤り性能を見ず入力分布の差だけで障害と断定する
分布差が業務影響へつながるとは限らない。
分布差が業務影響へつながるとは限らない。
問題の要件では、性能を見ず入力分布の差だけで障害と断定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のデータドリフト、モデル監視、基準期間を確認する。期待される結果
周期変動と持続的な劣化を分けてドリフトを判定できる。理解のポイント
- 基準分布
- 季節性
- 複数期間
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
基準分布
通常状態の入力統計や性能を比較用に定義した分布。
ドリフト監視
時間経過による入力・出力・性能の変化を検出する活動。
問題IDAWS-AIF-332
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