Azure AIサービス応用
Azure Computer Visionで医療用X線画像を分析するカスタムモデルを構築しました。本番環境で医学的に異なる解像度の画像が大量に入力される場合、モデルの精度にどのような影響が予想されるか？
A.解像度の変化に対しモデルの予測精度が低下する可能性が高い。学習時と異なる入力特性への対応が課題← 正解
✓ 正解です。機械学習モデルは学習時と異なる入力特性（解像度など）に対して、汎化性能が低下する傾向があります。医療用途では特にクリティカルです。
B.Azureが自動的に解像度を最適化するため、精度への影響はない
✗ 自動最適化機能は搭載されていません。入力前処理は開発側で実装する必要があります。
C.解像度が高いほど必ず精度が向上し、低解像度は自動的に棄却される
✗ 解像度が高いほど精度が向上するとは限らず、ノイズ増加により低下する場合もあります。自動棄却機能もありません。
D.解像度の違いはメタデータとして記録されるだけで、精度に影響しない
✗ メタデータの記録だけでは不十分です。入力特性の違いは直接的に予測性能に影響します。
この問題のポイント
機械学習モデルは学習時と異なる入力特性（解像度など）に対して、汎化性能が低下する傾向があります。医療用途では特にクリティカルです。
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