AIの基礎定義問題
ニュースサイトでユーザーの過去閲覧履歴から好みに合った記事を推奨（レコメンデーション）したい。どの手法が最も一般的か。
A.異常検出（Anomaly Detection）
✗ 稀な事象を検知するタスク。記事の好み予測とは目的が異なる。
B.回帰（Regression）
✗ 連続数値を予測するタスク。カテゴリ選択のレコメンデーションには分類が適切。
C.分類・パーソナライズ（Classification / Personalization）← 正解
✓ 正解。ユーザーの属性・履歴から好みカテゴリを特定して記事を推薦する手法。
D.物体検出（Object Detection）
✗ 画像内の物体位置を特定する視覚タスク。テキスト記事の推薦には使わない。
「AIの基礎」の他の問題
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）
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