コンピュータービジョン応用
Azure Custom Visionで構築した品質検査モデルが、訓練環境では97%の精度を達成していますが、実際の工場環境では70%の精度に低下しました。この現象を説明し、改善策として最も効果的なのはどれか？
A.訓練データが実環境と異なる条件（角度・距離・背景など）で撮影されていたため、実環境の多様な条件で撮影した画像を訓練データに追加する← 正解
✓ 正解です。これは典型的な「データドリフト」または「ドメインシフト」であり、実環境を模した多様な条件のデータで再訓練することが最善の解決策です。
B.モデルの訓練時の反復回数（イテレーション数）を倍に増やして、より複雑なパターンを学習させる
✗ イテレーション数を増やすことは過学習を招く可能性があり、訓練環境での精度向上に貢献しても、実環境での汎化性能は改善されません。
C.訓練済みモデルを本番環境に配置する際に、推論APIの並列処理数を増やす
✗ 並列処理数は推論速度に影響するもので、精度低下の原因や改善には無関係です。
D.実環境での精度低下は避けられないため、システムの仕様として70%を受け入れ、手動検査を並行する
✗ 受け入れは最後の手段です。多くの場合、実環境データを用いた再訓練で70%→90%程度への改善が可能です。
この問題のポイント
これは典型的な「データドリフト」または「ドメインシフト」であり、実環境を模した多様な条件のデータで再訓練することが最善の解決策です。
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DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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