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）
- No.1 音声からの感情分析の効率的な実現
- No.3 過学習防止のための有効な手法
- No.5 テキストから音声への変換サービス
- No.6 AIモデルの精度低下現象
- No.8 文書からの手書き文字抽出
- No.11 半教師あり学習による不正検出
- No.12 F1スコアの重要性
- No.13 バリデーションデータの役割
- No.17 過学習防止の効果的な手法
- No.19 顧客フィードバックの自動感情分析
- No.22 バッチ正規化の主な目的
- No.23 回帰問題における損失関数
- No.25 ハイパーパラメータ最適化の課題
- No.26 One-Hotエンコーディングの目的
- No.29 SageMakerのモデル監視
- No.32 勾配消失問題を軽減する活性化関数
- No.33 勾配消失問題を改善するアクティベーション関数
- No.37 L2正則化の主な効果
- No.38 ドロップアウトによる過学習防止
- No.40 過学習を防ぐ効果的な手法
- No.42 Personalizeのデータ準備支援
- No.44 データドリフト対策の有効な方法
- No.47 構造化・非構造化データの特徴
- No.48 ML モデルの汎化性能評価
- No.50 ROC曲線のAUCが低い場合の解釈
- No.52 NLPとコンピュータビジョンの違い
- No.54 深層学習モデルのトレーニング高速化
- No.55 過学習を防ぐ効果的な手法
- No.56 AI/MLモデルの総合管理サービス
- No.58 多言語リアルタイム翻訳の実装
- No.59 Amazon Pollyのユースケース
- No.62 Word2Vecの主な利点
- No.63 テキスト分析に適したAWSサービス
- No.65 音声認識のためのサービス選択
- No.66 Comprehend Medicalの活用
- No.67 モデルの汎化能力向上手法
- No.68 バッチ正規化の主な利点
- No.69 バイアス-バリアンストレードオフの調整
- No.70 バイアス-バリアンストレードオフ
- No.71 音声通話の感情分析サービス
- No.73 ドロップアウトの適用フェーズ
- No.75 AIモデルの過学習防止手法
- No.77 RNNの効果的なユースケース
- No.78 Amazon Personalizeの機能
- No.79 精度と再現率のトレードオフ
- No.81 Amazon Comprehendのエンティティ認識機能
- No.82 Rekognitionの顔認識機能の用途
- No.83 早期終了の目的
- No.85 データのクラスバランス対策
- No.86 AWS上のNLPマネージドサービス
- No.87 Amazon Rekognitionの顔認識機能
- No.88 深層学習における学習率の影響
- No.89 ワードエンベディングの代表的モデル
- No.91 深層学習のミニバッチサイズ設定
- No.93 AIモデル評価指標の重要性
- No.96 アンダーフィッティングの特徴
- No.97 オーバーフィッティングの定義
- No.98 Amazon Rekognitionの顔認識活用
- No.99 ミニバッチ勾配降下法の特徴
- No.100 機械学習における過適合と過少適合
- No.102 個人を特定できる情報（PII）を削除するためのAWSサービス
- No.103 Amazon Rekognitionの効果的な活用
- No.107 再現率が重要となるシナリオ
- No.108 Amazon Rekognitionの適用範囲
- No.109 音声からテキストへの変換サービス
- No.110 マルチモーダルモデルの能力
- No.112 テキスト音声変換サービス
- No.113 AWS DeepLensの最適な用途
- No.115 Amazon Lexの最適な活用シナリオ
- No.118 コールセンター自動化のAWSサービス
- No.119 AIモデルトレーニングの前処理
- No.122 AUC-ROCによる二値分類モデルの評価
- No.123 小売店舗のCV活用
- No.124 ワードエンベディングの主な目的
- No.125 勾配消失問題の軽減手法
- No.126 データサイエンスプロセスのフェーズ
- No.127 TF-IDFの有効性
- No.131 AWSクラウドの効率的な開発機能
- No.132 AIモデルの過学習現象
- No.133 AWSのクラウド定義
- No.135 MLアルゴリズムとMLモデルの違い
- No.137 NLPに適したAWSのAI/MLサービス
- No.138 L2正則化の効果
- No.141 CNNのプーリング層の役割
- No.143 Amazon Pollyの最適な利用ケース
- No.144 画像認識・分類のAWSサービス選択
- No.145 映画分類の透明性と解釈性
- No.146 TF-IDFの特徴と重要語抽出
- No.147 機械学習モデルの種類
- No.148 統一検索ソリューションの選択
- No.149 ディープラーニング環境のクラウド移行
- No.150 AIモデルのリアルタイム推論
- No.151 Amazon Rekognitionの活用
- No.152 ドロップアウト適用の最適な層
- No.154 機械学習モデルの過学習対策
- No.155 Amazon Comprehendの活用例
- No.159 NLPにおけるトークン化の重要性
- No.160 クラウドコンタクトセンター構築
- No.161 オートエンコーダの効果的な利用
- No.162 Amazon Rekognitionの顔認識活用
- No.163 AIワークフロー用ハードウェアの最適化
- No.164 AWS DeepRacerの主要機能
- No.167 小売企業向け需要予測ソリューション
- No.168 画像からのテキスト抽出と構造化
- No.169 機械学習の適切なデータ分割
- No.170 画像分類に適したニューラルネットワーク
- No.171 RLHFとA2Iの違い
- No.172 AIモデル評価におけるF1スコア
- No.173 特徴量の重要性評価の目的
- No.174 Comprehendの感情分析機能
- No.175 クロスバリデーションの目的
- No.177 Amazon Transcribeの適用例
- No.178 非構造化臨床データからの情報抽出
- No.181 AIモデルのパフォーマンス監視
- No.184 バッチ正規化の機能
- No.185 欠損データ処理の重要性
- No.186 L1正則化の特徴
- No.188 Amazon Comprehendの主な用途
- No.189 CNNの畳み込み層の役割
- No.191 バリデーションデータセットの役割
- No.194 教師あり学習のタスク分類
- No.195 分類問題の評価指標
- No.198 不均衡データの評価指標
- No.200 AIモデル評価指標の選択
- No.201 Amazon Forecastの適切な使用例
- No.202 AWS DeepRacerの機械学習手法
- No.204 機械学習モデルの過学習防止手法
- No.205 Amazon Lexの最適な用途
- No.206 強化学習と教師あり学習の違い
- No.208 データラベル不足時の学習手法
- No.214 AI技術の階層関係
- No.215 機械学習のデータ前処理手法
- No.216 ディープラーニングの学習率設定
- No.217 機械学習の学習率と収束の関係
- No.218 BERTモデルの効果的なタスク
- No.221 K-MeansとKNNの違い
- No.222 説明可能性におけるShapleyとPDP
- No.224 Amazon Personalizeの機能
- No.225 AIとMLの関係性と違い
- No.226 機械学習実装の主な課題
- No.227 夜間車両ナンバー検出に適したサービス
- No.231 Word2Vecの効果的な利用
- No.238 SageMakerモデルの監視方法
- No.239 機械学習モデルの精度向上手法
- No.241 Amazon Rekognitionのオブジェクト検出
- No.243 Amazon Comprehendの分析機能
- No.245 教師なし学習の特徴
- No.247 特徴量スケーリングの一般的手法
- No.248 L2正則化の主な効果
- No.250 クロスバリデーションの利点
- No.253 Word2Vecのスキップグラムモデル
- No.254 F1スコアの有効性
- No.255 早期終了の判断基準
- No.256 Word2Vecのskip-gramモデル
- No.260 感情分析の効果的な活用方法
- No.261 動画内容の自動検出と分析
- No.262 F1スコアの重要性
- No.263 CNNとRNNの適切な用途
- No.266 AI評価指標の選択
- No.267 混同行列における偽陽性の定義
- No.269 バイアス-バリアンストレードオフ
- No.271 AIモデル評価におけるF1スコア
- No.272 F1スコアの重要性
- No.273 機械学習のバイアスとバリアンス
- No.280 勾配消失問題の回避策
- No.281 リアルタイム推論の適切な用途
- No.284 学習率が高すぎる場合の問題点
- No.285 Amazon Rekognitionの最適な活用
- No.286 MLモデルのスケーラブルなAPI提供
- No.287 過学習を防ぐ効果的な手法
- No.289 形態素解析の主な目的
- No.292 AIモデル評価指標の選択
- No.294 Amazon Transcribeの活用
- No.296 分類問題の評価指標
- No.298 オーバーフィッティング防止手法
- No.299 NLPのための最適なAWSサービス
- No.303 リアルタイム推論のAIサービス
- No.304 特徴量スケーリングの一般的手法
- No.305 Amazon Rekognitionの顔認識機能
- No.308 AI/MLモデルのトレーニングとデプロイ
- No.309 F1スコアの重要性
- No.312 バッチサイズの影響とメモリ考慮
- No.314 Amazon Lexの効果的な活用
- No.315 省エネ型ML計算の選択
- No.317 音声からテキストへの変換サービス
- No.320 F1スコアの有効性
- No.321 機械学習の基本概念
- No.322 文脈的意味を区別する埋め込みモデル
- No.323 教師あり学習のタスク分類
- No.324 クロスバリデーションの主な利点
- No.327 過学習の主な原因
- No.329 過学習防止のテクニック
- No.331 ドロップアウトの適用に最適な層
- No.332 強化学習の基本的な仕組み
- No.335 AIモデルのデプロイと推論
- No.336 Comprehendのセンチメント分析活用
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