模擬試験計算
あるAI画像認識モデルのパフォーマンスをテストしました。医療画像1,000枚に対して、異常あり（陽性）と判定したのは420枚で、そのうち実際に異常があったのは378枚でした。再現率（Recall/感度）を計算するには、さらにどの情報が必要ですか？
A.テストセット全体における異常ありの実際の枚数← 正解
✓ 正解です。再現率 = 真陽性÷（真陽性+偽陰性）で計算されます。真陽性（378枚）は分かっていますが、偽陰性（実は異常なのに異常なしと判定）を知るには、異常ありの実際の総数が必要です。
B.モデルが異常なしと判定した枚数
✗ モデルが異常なしと判定した枚数だけでは、そのうち実際に異常があった数が不明であり、再現率計算に不十分です。
C.正常画像における誤検出の数
✗ 正常画像における誤検出の情報は、適合率（Precision）の計算に関連しますが、再現率には必要ありません。
D.他のモデルとの比較結果
✗ 他のモデルとの比較結果は再現率の算出に直接的な情報ではありません。
この問題のポイント
再現率 = 真陽性÷（真陽性+偽陰性）で計算されます。真陽性（378枚）は分かっていますが、偽陰性（実は異常なのに異常なしと判定）を知るには、異常ありの実際の総数が必要です。
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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
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