Q34 — AWS AIF-C01 第1章

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ある企業が機械学習（ML）モデルを構築しようとしています。この企業はデータを収集し、相関行列を作成し、統計情報を計算し、データを可視化することでデータを分析しています。この企業は現在、MLパイプラインのどの段階を実行していますか？

• A. データ前処理
• B. 特徴量エンジニアリング
• C. 探索的データ分析（EDA） ✓
• D. ハイパーパラメータ調整

正解: C. 探索的データ分析（EDA）

解説

本問は、MLパイプラインにおける各段階の理解を問うものです。探索的データ分析（EDA）段階では、相関行列の作成、統計情報の計算、データの可視化を通じてデータの特性を深く理解します。データ前処理は主にデータのクリーニングと変換を目的とし、特徴量エンジニアリングは価値ある特徴量の抽出・選択に焦点を当て、ハイパーパラメータ調整はモデル訓練時に実施されます。本問で記述された操作はEDAの特徴に合致するため、正解はCです。