Q48 — AWS AIF-C01 第1章

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あるAI開発者が、職業に関係なく多様な人物の画像を生成するモデルを構築しています。このAI開発者は、入力データにバイアスが存在し、それが画像生成およびモデルの出力に偏りを生じさせていることに気づきました。このような問題を解決するために使用できる技術はどれですか？

• A. 不均衡クラスに対するデータ拡張 ✓
• B. クラス分布に対するモデル監視
• C. 検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）
• D. 画像ウォーターマーク検出

正解: A. 不均衡クラスに対するデータ拡張

解説

本問は、AIモデルにおける入力データのバイアス問題を解決する技術に関する理解を問うものです。AI分野において、入力データにバイアスがある場合、不均衡クラスに対するデータ拡張技術が有効です。これは、少数クラスのサンプル数を増加させたり、既存サンプルを変換したりすることでデータ分布を均等化し、データバイアスによる画像生成の偏りを軽減します。Aはこの要件を満たしますが、Bは監視のみで根本的解決にはならず、Cは生成品質向上に焦点を当てており、Dはデータバイアス対策とは無関係です。