1.2標準
学習時にない種類の入力が本番へ届く。
不確実な予測を自動確定しない。
対策として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
分布外入力は分布・距離・信頼度・欠損で検出し、低信頼時は拒否・代替・追加情報・人手確認へ切り替える。
詳細解説
正しい入力の分布・距離・信頼度・欠損を監視し、学習範囲外を検出する
不確実な入力を見つけられる。
不確実な入力を見つけられる。
問題の要件では、入力の分布・距離・信頼度・欠損を監視し、学習範囲外を検出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。
正しい低信頼・分布外では拒否、代替、追加情報、または人手確認へ切り替える
危険な自動処理を抑えられる。
危険な自動処理を抑えられる。
問題の要件では、低信頼・分布外では拒否、代替、追加情報、または人手確認へ切り替え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。
誤り信頼度が高ければ学習範囲外でも正しいとみなす
スコアが校正されていない可能性がある。
スコアが校正されていない可能性がある。
問題の要件では、信頼度が高ければ学習範囲外でも正しいとみなすが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り未知の入力を訓練データへ即時追加し、検証せず再学習する
誤りや攻撃を取り込む。
誤りや攻撃を取り込む。
問題の要件では、未知の入力を訓練データへ即時追加し、検証せ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。
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・3.3の不確実性、分布外検知、人的監督を確認する。期待される結果
モデルが学習していない入力を検出し、自動確定から安全に切り替えられる。理解のポイント
- 分布外
- 不確実性
- 拒否
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
分布外入力
学習データの分布や想定範囲から外れた入力。
拒否
不確実・危険な結果を自動で確定せず、別経路へ送る処理。
問題IDAWS-AIF-492
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