Q72 — AWS AIF-C01 第2章

第 72/100 問 | ← 第2章

あるデータサイエンティストが大規模なデータセットでMLモデルをトレーニングしています。モデルのトレーニングの目的は何ですか？

• A. トレーニングデータに適合するようモデルのパラメータ値を最適化すること ✓
• B. ML向けに新しいアルゴリズムを作成すること
• C. モデリング前に生データをクリーニングおよび前処理すること
• D. モデルを本番環境にデプロイすること

正解: A. トレーニングデータに適合するようモデルのパラメータ値を最適化すること

解説

大規模なデータセットにおける機械学習（ML）モデルのトレーニングの主な目的は、トレーニングデータに適合するようにモデルのパラメータ値を最適化することです。モデルのパラメータを調整することで、トレーニングデータへのフィッティングを改善し、予測性能および汎化能力を向上させます。データの前処理はトレーニング前の必須ステップですが、それはモデルトレーニングの直接的な目的ではありません。新規アルゴリズムの作成およびモデルのデプロイは、それぞれアルゴリズム開発およびモデルライフサイクルの最終段階に属し、トレーニングの直接的な目的でもありません。 すべて表示