AIF-C01#81(fundamentals-ai-ml)
ある企業は、ML モデルを使用してソーシャルメディアの投稿のコメント欄で有害な言語を特定したいと考えています。企業は、ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングする予定はありません。有害な言語を特定するために企業が使用すべき戦略はどれですか？
正解：B
正解の根拠
Amazon Comprehend の毒性検出 (Toxicity Detection) は、ラベル付きデータでの学習なしに利用できる事前学習済み API で、テキスト中の有害発言・侮辱・差別表現などを 7 カテゴリーで自動分類します。ソーシャルメディアコメントを送信するだけで検出結果が得られるため、ラベルデータのない要件に最適です。
サービスの役割
| サービス | 役割 |
|---|---|
| Comprehend Toxicity | テキスト毒性検出 (事前学習済) |
| Rekognition Moderation | 画像・動画のモデレーション |
| SageMaker 組み込み | ラベル付き学習が必要 |
| Polly | 音声合成専用 |
不正解の理由
- A: Rekognition モデレーションは画像・動画のヌード・暴力検出で、テキストコメントの有害言語分析には対応しません。
- C: SageMaker 組み込みアルゴリズム使用にはラベル付きデータが必要で、ラベルなし要件と矛盾します。
- D: Polly はテキスト読み上げ TTS サービスで、コンテンツの有害性を判定する機能は提供していません。
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