AIF-C01#110(fundamentals-ai-ml)
ある企業は、特定の分野に特化したモデルを使用しています。同社は、新しいモデルを一から作成することを避けたいと考えています。代わりに、事前トレーニング済みのモデルを適応させて、新しい関連タスク向けのモデルを作成したいと考えています。 この要件を満たす機械学習戦略はどれですか？
正解：B
正解の根拠
転移学習 (Transfer Learning) は事前学習済みモデルの知識 (重み) を別の関連タスクへ流用する戦略で、ゼロからの学習を避けつつ少量の追加データで新タスクに適応させられます。Bedrock のカスタムモデルや SageMaker JumpStart のファインチューニングが代表的実装で、開発期間とコストを大幅に削減できます。
関連戦略の比較
| 戦略 | 用途 |
|---|---|
| 転移学習 | 事前学習済モデルの再利用 |
| エポック数調整 | 学習回数による精度制御 |
| 教師なし学習 | ラベルなしデータの構造発見 |
| ゼロから学習 | 独自モデルを新規訓練 |
不正解の理由
- A: エポック数増加は学習回数のチューニングであり、既存モデルの知識を別タスクへ流用する戦略ではありません。
- C: エポック数減少は学習を抑える調整で、事前学習済モデルの新タスクへの適応戦略には該当しません。
- D: 教師なし学習はラベルなしデータからの構造発見で、事前学習済モデルの再利用とは設計目的が異なります。
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