AWS認定資格 無料問題集

AWS Certified AI Practitioner
テーマ別 集中演習（人工知能と機械学習の基礎）

第3問 機械学習における特徴量エンジニアリングの目的

 ある製造業の分析チームは、センサーから収集した稼働データを機械学習モデルの入力に活用しようとしています。取り組みの中で、特徴量エンジニアリングの導入を検討していますが、このプロセスの主な目的として、最も適しているものを選択してください。

Ａ モデルの学習時間を短縮するために学習率を調整する。
Ｂ モデルの予測性能を向上させるために入力データを最適化する。
Ｃ 訓練済みモデルの再利用性を高めてアウトプットの精度を上げる。
Ｄ データの欠損値を補完して統計量の安定性を高める。


※この問題にはヒントがあります。必要に応じて、こちらのボタンをクリックして内容をご覧ください。

　特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの性能を向上させるために、生データからモデルが有効に学習できる特徴を抽出・加工・選択・構成するプロセスです。

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