ある企業は、顧客レビューを「肯定的」または「否定的」の2つのカテゴリに自動分類するモデルを構築しています。このタスクとして最も適切なものはどれですか。
正解は「二項分類」です。二項分類（Binary Classification）は、入力データを2つのクラスのいずれかに分類する教師あり学習の代表的なタスクです。感情分析における「肯定」「否定」、メールの「スパム」「通常」、融資審査の「承認」「非承認」などが典型例です。 選択肢「クラスタリング」は教師なし学習でデータを似た特徴ごとにグループ化する手法であり、正解ラベルは利用しません。 選択肢「回帰」は連続値を予測するタスクであり、価格や気温などを予測する場合に用いられます。 選択肢「次単語予測」は大規模言語モデルなどで利用される生成タスクであり、レビューのカテゴリ分類とは目的が異なります。AWS Certified AI Practitionerでは、分類・回帰・クラスタリング・生成AIなど、問題に応じて適切な機械学習タスクを選択できることが重要です。