1.2標準
人手ラベルに担当者間の不一致がある。
モデル学習へ使える品質を確認する。
手順として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
ラベル品質は定義・例外・担当者間一致・難例を文書化し、サンプリング再確認と変更履歴、グループ別誤りで監視する。
詳細解説
正しいラベル定義・例外・判断基準を文書化し、担当者間一致率と難しい例をレビューする
一貫性を測れる。
一貫性を測れる。
問題の要件では、ラベル定義・例外・判断基準を文書化し、担当者間一致率と難しい例をレビュー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。
正しいサンプリング再確認、信頼度、変更履歴、対象グループ別の誤りを監視する
品質低下を追跡できる。
品質低下を追跡できる。
問題の要件では、サンプリング再確認、信頼度、変更履歴、対象グループ別の誤りを監視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。
誤りラベルが多数決なら定義や不一致を記録しなくてよい
体系的な誤りが残る。
体系的な誤りが残る。
問題の要件では、ラベルが多数決なら定義や不一致を記録しなくてよ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。
誤り難しい例を全て削除して一致率を高くする
実運用の境界を失う。
実運用の境界を失う。
問題の要件では、難しい例を全て削除して一致率を高く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のデータラベル、品質、一貫性、公平性を確認する。期待される結果
ラベルの定義と不一致を測定し、品質改善へつなげられる。理解のポイント
- ラベル品質
- 一致率
- 難例
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
ラベル一致率
複数のラベル担当者が同じ判断をした割合。
ラベルガイド
正解定義、例外、境界例を共有する文書。
問題IDAWS-AIF-454
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