1.1基礎
画像からカテゴリを判定し、新しい説明文も生成する。
モデルの役割を分ける。
対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
判別モデルはクラスやスコアを判定し、生成モデルは学習した分布をもとに新しい文章・画像などを生成する。
詳細解説
正しい既存カテゴリの確率や判定を求めるなら判別モデルを使う
入力とクラスの境界を学ぶタスクである。
入力とクラスの境界を学ぶタスクである。
問題の要件では、既存カテゴリの確率や判定を求めるなら判別モデルを使うが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい新しい文章や画像などを作るなら生成モデルを使う
学習した分布から新しい出力を生成する。
学習した分布から新しい出力を生成する。
問題の要件では、新しい文章や画像などを作るなら生成モデルを使うが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り判別モデルは必ず新しい文章を作る
判別は分類やスコアの出力を行う。
判別は分類やスコアの出力を行う。
問題の要件では、判別モデルは必ず新しい文章を作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。
誤り生成モデルの出力は常に訓練データのコピーである
新しい組合せを生成することがある。
新しい組合せを生成することがある。
問題の要件では、生成モデルの出力は常に訓練データのコピー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。
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 1.1の判別モデル、生成モデル、AIタスクを確認する。期待される結果
判定と生成の目的に応じてモデルの種類を選べる。理解のポイント
- 判別モデル
- 生成モデル
- 出力
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
判別モデル
入力からクラスや確率などの判定結果を出力するモデル。
生成モデル
学習したデータ分布を利用して新しいコンテンツを生成するモデル。
問題IDAWS-AIF-392
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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