AIF責任あるAIのガイドライン

Amazon SageMaker Clarifyの主な用途として最も適切なものはどれですか。

A
機械学習モデルのバイアス検出や説明可能性の分析を支援する
✓ 正解
Clarifyはデータやモデルのバイアス分析や特徴量重要度の可視化などを行い、説明可能性と公平性の向上を支援するサービスです。
B
生成AI向けの大規模言語モデルを事前トレーニングする
基盤モデルの事前トレーニングはClarifyの役割ではありません。Clarifyは責任あるAIを支援する分析サービスです。
C
学習済みモデルをリアルタイム推論専用に最適化する
推論性能の最適化はClarifyの目的ではありません。Clarifyはモデルの公平性や予測根拠を評価するために利用されます。
D
画像データから自動でラベルを生成して学習を実施する
画像へのラベル付けはAmazon SageMaker Ground Truthなどが担う役割です。Clarifyはデータラベリングサービスではありません。

解説

Amazon SageMaker Clarifyは、機械学習モデルや学習データに存在するバイアスを分析し、予測結果に影響を与えた特徴量を説明するためのサービスです。責任あるAIを実現するために、公平性や説明可能性を確認できます。一方、LLMの事前トレーニングや推論最適化、画像ラベル付けを目的としたサービスではありません。AIF試験ではClarifyの役割をAmazon SageMaker Ground TruthやInference Recommenderなどと区別して理解することが求められます。

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