PMLE#3(low-code-ai)
ある運送会社が、商品画像から損傷の有無を自動で判別したいと考えています。社内にはMLエンジニアがおらず、ラベル付き画像が約2000枚あります。最も短期間に高精度モデルを得る方法はどれですか。
正解：D
正解の根拠
カスタムラベル（損傷有無）の画像分類で、ML経験が無くノーコードで高精度を得たい場合はVertex AI AutoML Visionが最適です。データをアップロードし学習をクリックするだけでモデルが構築されます。
| 選択肢 | 適合性 |
|---|---|
| AutoML Vision | カスタムラベル対応・ノーコード |
| Vision API | 事前定義ラベルのみ |
不正解の理由
- A: スクラッチ学習はML専門知識と長い開発期間を要し、要件に合いません。
- B: Vision APIは固定ラベルで、損傷有無の独自分類には対応できません。
- C: 画像内容の特徴を扱うにはピクセル情報が必要で、メタデータだけでは不十分です。
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