AIF-C01#97(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、既存のデータに基づいて合成データを生成する必要があるアプリケーションを構築しています。 この要件を満たすために企業が使用できるモデルの種類はどれですか？
正解：A
正解の根拠
敵対的生成ネットワーク (GAN: Generative Adversarial Network) は Generator と Discriminator が敵対的に学習し、既存データの分布に類似した合成データを生成する深層学習モデルです。画像・表形式データの増強や匿名化用途で広く利用され、SageMaker や Bedrock などで実装可能です。
関連モデルの用途
| モデル | 用途 |
|---|---|
| GAN | 合成データ生成 (画像等) |
| XGBoost | 勾配ブースティング分類・回帰 |
| 残差ネットワーク (ResNet) | 画像分類用 CNN |
| WaveNet | 音声波形生成 |
不正解の理由
- B: XGBoost は勾配ブースティング決定木による分類・回帰アルゴリズムで、合成データ生成は設計目的に含まれません。
- C: 残差ネットワーク (ResNet) は深層 CNN で画像認識を高精度化する識別モデルで、データ生成は主目的ではありません。
- D: WaveNet は音声波形を生成する深層モデルで、汎用的な合成データ生成には用途が特化しすぎており適合しません。
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