Q7 — AWS AIF-C01 第1章

第 7/100 問 | ← 第1章

ある企業は四半期ごとに需要予測を行い、予測結果に基づいて在庫および運用を最適化しています。この予測にはMLモデルが使用されています。機械学習エンジニアは、トレーニング済みMLモデルに関する報告書を作成し、ステークホルダーに対して透明性および説明可能性を提供したいと考えています。透明性および説明可能性の要件を満たすために、エンジニアは報告書にどのような内容を含めるべきですか？

• A. モデルのトレーニングコード
• B. 部分依存プロット（PDP） ✓
• C. トレーニングに使用したサンプルデータ
• D. モデル収束表

正解: B. 部分依存プロット（PDP）

解説

本問は、MLモデルの報告書において透明性および説明可能性を確保するための適切な要素に関する理解を問うものです。AI分野において、部分依存プロット（Partial Dependence Plot: PDP）は、特定の特徴がモデル出力に与える影響を視覚的に示す手法であり、非技術的なステークホルダーにもモデルの意思決定ロジックを理解させるのに有効です。一方、トレーニングコード、サンプルデータ、収束表は、技術者以外には解釈が難しく、説明可能性の向上には直接寄与しません。よって正解はBです。