Q68 — AWS AIF-C01 第3章

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あるデータサイエンティストが、市場データセットから売上高を予測するAIモデルを構築しようとしています。データをインジェストした後、このデータサイエンティストは、どの市場パラメータが売上高に最も影響を与えるかを特定したいと考えています。その後、このデータサイエンティストはこれらのパラメータをモデルに組み込みます。これは機械学習（ML）ライフサイクルのどのステップを説明していますか？

• A. データ収集
• B. 特徴選択 ✓
• C. モデル検証
• D. モニタリング

正解: B. 特徴選択

解説

機械学習（ML）ライフサイクルにおいて、特徴選択は、予測結果に最も影響を与える変数（または特徴）を特定する重要なステップです。本問では、データサイエンティストがデータをインジェストした後に、どの市場パラメータが売上高に最も影響を与えるかを特定しようとしており、これはまさに特徴選択のプロセスです。特徴選択により、データサイエンティストは売上高予測にとって最も価値のあるパラメータを抽出し、それらをモデルに組み込むことで、予測精度を向上させることができます。したがって、これはMLライフサイクルにおける特徴選択のステップを説明しています。