ファイナル確認応用
企業がAzure Document Intelligence（フォームレコグナイザー）で複数言語の請求書を自動処理するシステムを導入しました。特定の言語の認識精度が低い場合、改善するために最初に実施すべきアプローチはどれか。
A.その言語の処理は一時的にスキップし、手作業で対応することを受け入れる
✗ スキップと手作業では自動化のメリットが失われ、運用コストが増加し、スケーラビリティがありません。
B.ラベル付き学習データセット（精度の高い正解データ）を用意してカスタムモデルをファインチューニングする← 正解
✓ 正解です。ドメイン固有のラベル付きデータでファインチューニングすることが、精度向上の最も効果的で確実な方法です。
C.ドキュメント画像の解像度や品質を大幅に上げれば、自動的に精度が向上する
✗ 画像品質向上は有効な補助手段ですが、それだけでは言語固有の認識課題は解決しません。
D.言語パラメータを複数回変更して試行錯誤し、精度が改善するまで待つ
✗ 言語パラメータの試行錯誤は設定の最適化には限界があり、根本的な精度改善には至りません。
この問題のポイント
ドメイン固有のラベル付きデータでファインチューニングすることが、精度向上の最も効果的で確実な方法です。
「ファイナル確認」の他の問題
次の記述のうち「誤り」を含むものはどれか。「Azure AI Servicesはクラウドのみで動作するため、オンプレミス…Copilot for Microsoft 365がMicrosoft Graphを利用する主な理由はどれか？「GitHub Copilot」と「Microsoft Copilot（旧Bing Chat）」の主な違いはどれか？責任あるAIの観点から「AIが生成した画像をSNSに投稿する際」に推奨される対応はどれか？Azure Cognitive Servicesの利用において、画像分析APIを月間45,000回の呼び出しで使用した場…機械学習モデルのトレーニングにおいて、データセット全体が80,000レコードで、トレーニング:検証:テストの分割比が60…
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。