企業活動
ITパスポート試験｜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…
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。学習の目的に適したデータであることを確認する。データの入手元・作成来歴を確認する。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。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。
アa，b
イa，b，c，d
ウa，d
エb，c，d
正解
イ．a，b，c，d
a「学習目的に適したデータか確認」はターゲット分布との整合を保つ基本対策。b「入手元・作成来歴の確認」はデータの偏りや汚染源の追跡（データプロビナンス）に直結する。c「アノテーションを学習目的に合わせて実施」はラベルバイアスを防ぐ根本策。d「人間でも識別困難な画像の除外」は正解ラベルが信頼できないデータを訓練に含めないためのノイズ除去策である。4つすべてがバイアス低減・品質確保に有効であるため、全項目を挙げたイが正しい。
?選択肢ごとの解説
ア ×a・bのみを選んでcとdを除外している。cのアノテーション精度管理はラベルバイアスを直接抑制し、dの困難データ除外はラベルノイズを減らす施策であり、どちらも品質…
イ ○a「学習目的に適したデータか確認」はターゲット分布との整合を保つ基本対策。b「入手元・作成来歴の確認」はデータの偏りや汚染源の追跡（データプロビナンス）に直結する。c「アノテーションを学習目的に合わせて実施」はラベルバイアスを防ぐ根本策。d「人間でも識別困難な画像の除外」は正解ラベルが信頼できないデータを訓練に含めないためのノイズ除去策である。4つすべてがバイアス低減・品質確保に有効であるため、全項目を挙げたイが正しい。
ウ ×a・dのみを選んでbとcを除外している。bのデータ来歴確認は偏ったソースからの系統バイアスを発見するために欠かせず、cのアノテーション管理も品質の根幹であるため…
エ ×b・c・dを選んでaを除外している。aの「学習目的への適合性確認」はデータ収集段階の最初のフィルタであり、目的と無関係なデータが混入することによるバイアスを防ぐ…
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作成・校閲：ukamiru編集部 · 最終更新 2026-08-15 · ITパスポート試験 過去問 · itpass-r7k-q8