機械学習データの品質確保

学習データの品質 を確保するには,目的適合性,出所・履歴,ラベル付けの妥当性を確認し,正解を定めにくいデータを除外します。 a: 目的に適したデータかの確認は必要です。 b: 出所と作成履歴は信頼性や偏りの確認に役立ちます。 c: アノテーションは学習目的と整合させます。 d: 人でも判定困難な画像は不安定なラベルの原因になるため除外を検討します。

AIの機械学習で利用するデータの取扱いに関する記述のうち,バイアスの低減やデータの品質を確保するために考えられる対策として,適切なものだけを全て挙げたものはどれか。

a 学習の目的に適したデータであることを確認する。

b データの入手元・作成履歴を確認する。

c データへのアノテーションの付与は学習目的に合わせて実施する。

d 人間の目でも同定が困難と考えられる画像認識用のデータは除外する。

出典令和7年度 ITパスポート試験 公開問題 問8
ア
a, b
イ
a, b, c, d
ウ
a, d
エ
b, c, d