Q57 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業は四半期ごとに需要予測を行い、予想される需要を満たすための運用の最適化を行っています。これらの予測には機械学習モデルが活用されています。 あるAIエンジニアが、既に訓練済みの機械学習モデルに関するレポートを作成し、ステークホルダーに対して透明性と説明可能性を提供することを目的としています。 このAIエンジニアがレポートに含めるべき内容として、透明性および説明可能性の要件を満たすものはどれですか？

正解: B. 部分依存プロット（PDPs）

解説

透明性および説明可能性の要件を満たすために、レポートには部分依存プロット（PDPs）を含めるべきです。PDPs は、特定の特徴（説明変数）と目的変数との関係を可視化するツールであり、他の特徴の平均的影響を考慮した上でその関係を示します。これにより、ステークホルダーはモデルが異なる特徴に基づいてどのように予測を行うかを直感的に理解でき、モデルの意思決定プロセスに対する説明可能性と透明性が向上します。一方、モデル訓練コード、訓練用サンプルデータ、モデル収束表は、モデル開発および評価には重要ですが、透明性および説明可能性の要件を直接満たすものではありません。