Q59 — AWS AIF-C01 第2章

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あるAIエンジニアが、多様な職業の人物画像を生成するモデルを構築しようとしています。このエンジニアは、入力データにバイアスが存在することを発見し、特定の属性が画像生成に影響を与え、モデル内にバイアスを生じさせていることを確認しました。 この問題を解決するための技術はどれですか？

• A. 不均衡クラスに対するデータ拡張 ✓
• B. クラス分布のモデル監視
• C. 検索拡張生成（RAG）
• 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

多様な職業の人物画像を生成するモデルを構築する際、入力データにバイアスが存在すると、生成画像にもバイアスが反映されてしまいます。不均衡クラスに対するデータ拡張技術は、こうした問題を効果的に解決する手法です。この技術は、少数クラスのサンプル数を増加させたり、サンプルの特徴を変更したりすることで、クラス間のデータバランスを改善し、モデルがデータのバイアスに過度に依存することを防ぎ、結果として生成画像におけるバイアスを低減します。したがって、不均衡クラスに対するデータ拡張技術は、本問で述べられた問題を解決するのに適しています。