シナリオ問題誤り発見
農業企業がドローンで撮影した農地画像から作物の健康状態を監視するAIシステムについて、誤っている記述はどれか？
A.Azure Custom Vision で病害虫被害や栄養不足の症状を学習させ、リアルタイムで作物の状態を分類できます。
✓ この記述は正しい。Custom Vision は農作物の状態分類に適しています。
B.衛星画像やドローン画像を Azure Data Lake に蓄積し、季節変化や成長段階のパターンを分析できます。
✓ この記述は正しい。大規模画像データを Data Lake に蓄積し、時系列パターン分析に活用できます。
C.一度モデルを構築して高精度が達成されたら、気候変動や新しい病害虫の出現に対応する必要はありません。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、気候変動や新病害虫の出現により農地の特性が変化するため、モデルの定期的な再学習と更新が不可欠です。対応なしでは精度低下が避けられません。
D.Azure Machine Learning Pipelines で定期的な監視ジョブを自動実行し、スケジュール検査結果を農場管理者に通知できます。
✓ この記述は正しい。ML Pipelines で定期的な自動監視と通知は実現できます。
この問題のポイント
この記述が誤りで、気候変動や新病害虫の出現により農地の特性が変化するため、モデルの定期的な再学習と更新が不可欠です。対応なしでは精度低下が避けられません。
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