Q62 — AWS AIF-C01 第1章

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画像分類タスクで使用されるファウンデーションモデル（FM）の精度を評価するには、どの戦略が適切ですか？

• A. モデルが使用するリソースの総コストを計算する。
• B. 事前に定義されたベンチマークデータセットに基づいてモデルの精度を測定する。 ✓
• C. ニューラルネットワークのレイヤー数を計算する。
• D. モデルが処理する画像の色再現精度を評価する。

正解: B. 事前に定義されたベンチマークデータセットに基づいてモデルの精度を測定する。

解説

本問は、画像分類タスクにおけるファウンデーションモデルの精度評価戦略について問うものです。画像分類では、通常、事前に定義されたベンチマークデータセットを用いてモデルの精度を測定します。A 選択肢のリソース総コストは精度とは無関係です。C 選択肢のニューラルネットワークのレイヤー数は、精度を直接反映しません。D 選択肢の画像の色再現精度は、モデル精度評価の主要な指標ではありません。したがって、B 選択肢、すなわちベンチマークデータセットに基づく精度測定が、一般的かつ効果的な評価方法です。