AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
解説
A. データドリフト は、時間の経過とともにデータの分布が変わり、モデルの予測精度が低下する現象です。これにより、モデルが新しいデータに適応できなくなることがあります。
B. オーバーフィッティング は、モデルがトレーニングデータに過剰に適合し、新しいデータに対して適切に汎化できない現象です。
C. バッチ処理 は、大量のデータを一度に処理する手法で、モデルの精度低下とは関係ありません。
D. 正規化 は、データのスケールを揃えるための前処理手法であり、モデルの精度低下に直接関係するものではありません。
B. オーバーフィッティング は、モデルがトレーニングデータに過剰に適合し、新しいデータに対して適切に汎化できない現象です。
C. バッチ処理 は、大量のデータを一度に処理する手法で、モデルの精度低下とは関係ありません。
D. 正規化 は、データのスケールを揃えるための前処理手法であり、モデルの精度低下に直接関係するものではありません。
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