Q33 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、安全メガネの画像生成を目的としたソリューションを開発しようとしています。このソリューションは高精度を必要とし、誤検出のリスクを可能な限り低減する必要があります。

• A. Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用した人間とAIの協調検証によるアプローチ。 ✓
• B. Amazon Bedrock の知識ベースを用いたデータ拡張によるアプローチ。
• C. Amazon Rekognition を使用した画像認識によるアプローチ。
• D. Amazon QuickSight を使用したデータ集約によるアプローチ。

正解: A. Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用した人間とAIの協調検証によるアプローチ。

解説

Amazon SageMaker Ground Truth Plus は、高品質かつ大規模なラベル付きデータセットを作成するためのソリューションであり、人間とAIの協調検証をサポートすることで、データラベリングの精度を大幅に向上させ、誤ラベリングのリスクを低減します。このような高精度なラベル付けが必要なシナリオ（例：安全メガネの画像生成）に非常に適しています。したがって、選択肢 A（Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用した人間とAIの協調検証）が、問題文で述べられた要件を満たすソリューションです。