模擬試験定義問題
ある保険会社が「過去の請求データから詐欺請求かどうかを予測するモデル」を構築したい。最適なMLタスクはどれか？
A.クラスタリング
✗ ラベルなしデータのグループ化。詐欺判定は二値（詐欺/正常）のラベルが存在する教師あり学習。
B.時系列予測
✗ 過去データから将来の数値トレンドを予測するタスク。詐欺判定とは異なる。
C.回帰
✗ 連続数値を予測する教師あり学習。詐欺/正常の二値判定には分類が適切。
D.二項分類（詐欺/正常）← 正解
✓ 正解。詐欺（陽性）か正常（陰性）かの2クラスに分類する二項分類が最適。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。