ファイナル確認応用
Azure AI Services を使用した機械学習モデルが本番環境にデプロイされた後、時間とともに予測精度が低下する「データドリフト」が検出されました。この問題に対応するための最適な戦略はどれか。
A.精度低下を認識しつつ、現在のモデルを使い続け、周期的に精度レポートを作成するだけとする
✗ 低下した精度を放置すれば、ビジネス上の決定品質が低下し、ユーザーへの信頼が失われます。
B.性能指標を継続的に監視し、閾値を超えた場合は新しいデータで再学習または追加学習を実施し、必要に応じてモデルを更新する← 正解
✓ 正解です。継続的監視と定期的な再学習・モデル更新は、AIシステムの長期的な効果性を維持する標準的なベストプラクティスです。
C.データドリフトが発生する毎回、完全に新しいモデルアーキテクチャを採用して再構築する
✗ 毎回アーキテクチャを変更するのは非効率で、段階的な改善と検証が優先されるべきです。
D.本番運用中はモデルの変更を一切禁止し、既存モデルのみで対応し続けるべき
✗ 本番モデルの完全固定化は、環境変化への適応性を失わせ、サービス品質の低下を招きます。
この問題のポイント
継続的監視と定期的な再学習・モデル更新は、AIシステムの長期的な効果性を維持する標準的なベストプラクティスです。
「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。