Q100 — AWS AIF-C01 第1章

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ある企業が監視カメラを設置しました。この企業は、機械学習モデルを用いて監視映像を評価し、潜在的な盗難行為を検出しています。 しかし、同社は、このモデルが特定の人種グループのメンバーを過剰に検出（誤検出）していることを発見しました。 このようなタイプのバイアスは、モデルの出力にどのような影響を与えていますか？

正解: B. サンプリングバイアス

解説

サンプリングバイアスとは、データサンプルの選択過程で生じるバイアスであり、これによりモデルの訓練データがすべての集団を包括的かつ正確に代表しなくなる可能性があります。本問では、監視カメラが捉えた映像データが機械学習モデルの訓練サンプルとして使用されており、特定の人種グループのメンバーに対する過剰な検出率は、訓練データの収集段階で当該グループへの過剰なサンプリング、あるいは他のグループの無視が行われていることを示唆しています。このようなサンプリングバイアスが、モデル出力における特定の人種グループへの偏りを引き起こしています。したがって、モデル出力に影響を与えるバイアスの種類はサンプリングバイアスです。