AIワークロード比較
Azure Machine Learningにおける「教師あり学習」と「教師なし学習」の最も重要な違いは何か？
A.教師あり学習はモデルの精度が高く、教師なし学習は精度が低い
✗ 精度は両手法の比較問題ではなく、データセットやモデルの選択に依存する。
B.教師あり学習はラベル付きデータを使用し、教師なし学習はラベルなしデータを使用する← 正解
✓ 正解です。教師あり学習は正解ラベル付きデータで訓練し、教師なし学習はラベルなしデータからパターンを発見する点が根本的な違いである。
C.教師あり学習はクラウドで実行され、教師なし学習はオンプレミスで実行される
✗ 実行環境（クラウド/オンプレミス）は学習手法そのものとは無関係で、どちらでも実行可能である。
D.教師あり学習は分類のみを行い、教師なし学習は回帰のみを行う
✗ 教師あり学習は分類と回帰の両方が可能で、教師なし学習はクラスタリングと次元削減を行う。
この問題のポイント
教師あり学習は正解ラベル付きデータで訓練し、教師なし学習はラベルなしデータからパターンを発見する点が根本的な違いである。
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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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