模擬試験定義問題
「自社のAIモデルが特定の人口統計グループで精度が劣っていないか」を確認するための分析はどれか？
A.特徴量の重要度分析（Feature Importance）
✗ どの入力特徴がモデルの予測に貢献しているかを分析するもの。グループ間精度差の評価ではない。
B.エラー分析（Error Analysis）
✗ 誤予測が多いデータセグメントを特定するが、人口統計グループへの公平性評価とは視点が異なる。
C.フェアネス評価（Fairness Assessment）← 正解
✓ 正解。性別・年齢・民族などのグループ間で精度・偽陽性率等に不当な差がないか定量的に評価する手法。
D.データドリフト分析
✗ 本番データの分布変化を時系列で監視する手法。グループ間公平性の評価とは異なる。
「模擬試験」の他の問題
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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。