AIの機械学習で利用するデータの取扱いに関する記述のうち、バイアスの低減やデータの品質を確保するために考えられる対策として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。 a 学習の目的に適したデータであることを確認する。 b データの入手元・作成来歴を確認する。 c データへのアノテーションの付与は学習目的に合わせて実施する。 d 人間の目でも同定が困難と考えられる画像認識用のデータは除外する。

選択肢

• アa, b
• イa, b, c, d
• ウa, d
• エb, c, d

正解と解説

正解：イ a, b, c, d

機械学習の品質は学習データの質に大きく左右されるため、目的への適合性の確認、入手元や来歴の確認、目的に沿ったアノテーション付与はいずれも妥当な対策である。人間でも判別が難しい画像を一律に除外することも、ラベルの信頼性を確保しバイアスを持ち込まないという観点から適切な措置になり得る。したがって四つとも対策として成り立つ。

選択肢ごとの解説

• アアノテーションと難判別データの扱いを外している点が不足している。
• イ正解。目的適合性・来歴確認・適切なアノテーション・不確かなデータの除外はいずれも妥当である。
• ウ来歴確認とアノテーションの観点が抜けている。
• エ学習目的に適したデータかの確認という最も基本的な観点が抜けている。

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