AIF-C01#96(fundamentals-ai-ml)
ある企業がセキュリティカメラを設置しました。同社は、機械学習（ML）モデルを使用して、セキュリティカメラ映像を評価し、潜在的な盗難を検出しています。しかし、このモデルは特定の民族グループの人々を不均衡にフラグ付けしていることが判明しました。 このモデル出力に影響を与えているバイアスの種類はどれですか？
正解：B
正解の根拠
サンプリングバイアス (Sampling Bias) は訓練データが母集団全体を代表せず特定グループに偏って収集された場合に生じます。映像データに特定の民族グループが過多または過少に含まれると、モデルがそのグループを不均衡にフラグ付けする差別的予測を引き起こすため、本シナリオはサンプリングバイアスの典型例です。
主要なバイアスの種類
| バイアス | 原因 |
|---|---|
| サンプリング | データ収集の偏り |
| 測定 | 計測機器・方法の偏差 |
| 観察者 | アノテータの主観的差異 |
| 確証 | 仮説に合うデータを優先 |
不正解の理由
- A: 測定バイアスは計測手段や記録方式の系統誤差で、データ集合内のグループ代表性偏りとは原因が異なります。
- C: 観察者バイアスはラベリング担当者の主観差で、本シナリオの母集団代表性問題とは発生メカニズムが異なります。
- D: 確証バイアスは仮説に合致するデータを選好する認知バイアスで、訓練データの代表性偏りとは別の概念です。
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