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AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）

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問題集
その他

高評価の問題順

No.1 音声からの感情分析の効率的な実現
AIとMLの基礎(134,39)
No.2 生成AIチャットボットの主要考慮点
生成AIの基礎(80)
No.3 過学習防止のための有効な手法
AIとMLの基礎(-)
No.4 AIモデルの公平性とバイアス検出
責任あるAIに関するガイドライン(121,39)
No.5 テキストから音声への変換サービス
AIとMLの基礎(39,80,103,135)
No.6 AIモデルの精度低下現象
AIとMLの基礎(-)
No.7 基盤モデルとカスタマイズの違い
基盤モデルの応用(13,121)
No.8 文書からの手書き文字抽出
AIとMLの基礎(132,116,76,134)
No.9 Bedrockの機密情報保護
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(13,121)
No.10 生成AIアプリ構築に適したサービス
生成AIの基礎(121,103,134,48)

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No.11 半教師あり学習による不正検出
AIとMLの基礎(-)
No.12 F1スコアの重要性
AIとMLの基礎(-)
No.13 バリデーションデータの役割
AIとMLの基礎(-)
No.14 生成AIの新規コンテンツ作成方法
生成AIの基礎(13,121)
No.15 機械学習におけるバイアス低減手法
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.16 Bedrockの推論パラメータ設定
基盤モデルの応用(13)
No.17 過学習防止の効果的な手法
AIとMLの基礎(-)
No.18 SageMakerモデルのVPC内S3接続
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121,131,137)
No.19 顧客フィードバックの自動感情分析
AIとMLの基礎(39,205,116,121)
No.20 AIシステムの最適化ツール選定
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(166,174,253)

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No.21 AIモデルのバイアス検出と透明性向上
責任あるAIに関するガイドライン(39,121)
No.22 バッチ正規化の主な目的
AIとMLの基礎(-)
No.23 回帰問題における損失関数
AIとMLの基礎(-)
No.24 ISVコンプライアンス通知の自動化
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(149)
No.25 ハイパーパラメータ最適化の課題
AIとMLの基礎(-)
No.26 One-Hotエンコーディングの目的
AIとMLの基礎(-)
No.27 生成AIモデルの品質向上策
生成AIの基礎(13,121)
No.28 SageMaker Clarifyの活用
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.29 SageMakerのモデル監視
AIとMLの基礎(121,116,80,135)
No.30 Bedrockでのナレッジベース活用
基盤モデルの応用(13)

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No.31 Bedrockでの製品推薦モデル改善
基盤モデルの応用(13)
No.32 勾配消失問題を軽減する活性化関数
AIとMLの基礎(-)
No.33 勾配消失問題を改善するアクティベーション関数
AIとMLの基礎(-)
No.34 解釈可能性と説明可能性の違い
責任あるAIに関するガイドライン(13)
No.35 AI/MLのバイアス防止方法
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.36 画像生成に適した基盤モデルの選択
基盤モデルの応用(13)
No.37 L2正則化の主な効果
AIとMLの基礎(-)
No.38 ドロップアウトによる過学習防止
AIとMLの基礎(-)
No.39 Amazon Bedrockのベクターストア
基盤モデルの応用(13,18)
No.40 過学習を防ぐ効果的な手法
AIとMLの基礎(-)

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No.41 LLMの動的プロンプト最適化
基盤モデルの応用(13)
No.42 Personalizeのデータ準備支援
AIとMLの基礎(101,121)
No.43 データラインエージの重要性
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)
No.44 データドリフト対策の有効な方法
AIとMLの基礎(-)
No.45 Bedrockのコスト最適化
基盤モデルの応用(13)
No.46 生成モデルと識別モデルの違い
生成AIの基礎(13,121)
No.47 構造化・非構造化データの特徴
AIとMLの基礎(-)
No.48 ML モデルの汎化性能評価
AIとMLの基礎(-)
No.49 データドリフト検出と監視
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)
No.50 ROC曲線のAUCが低い場合の解釈
AIとMLの基礎(-)

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No.51 ML予測の透明性と解釈可能性
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.52 NLPとコンピュータビジョンの違い
AIとMLの基礎(-)
No.53 自然言語からSQLクエリへの変換
基盤モデルの応用(13,39)
No.54 深層学習モデルのトレーニング高速化
AIとMLの基礎(48,60)
No.55 過学習を防ぐ効果的な手法
AIとMLの基礎(-)
No.56 AI/MLモデルの総合管理サービス
AIとMLの基礎(39,103,121)
No.57 モデルパラメータとハイパーパラメータの違い
生成AIの基礎(-)
No.58 多言語リアルタイム翻訳の実装
AIとMLの基礎(135)
No.59 Amazon Pollyのユースケース
AIとMLの基礎(103)
No.60 LLMを用いた製品カタログ検索
基盤モデルの応用(13,76)

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No.61 AIモデルのバイアス検出と公平性評価
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.62 Word2Vecの主な利点
AIとMLの基礎(-)
No.63 テキスト分析に適したAWSサービス
AIとMLの基礎(39,205,121,132)
No.64 AIモデルの公平性確保
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.65 音声認識のためのサービス選択
AIとMLの基礎(103,134)
No.66 Comprehend Medicalの活用
AIとMLの基礎(39)
No.67 モデルの汎化能力向上手法
AIとMLの基礎(-)
No.68 バッチ正規化の主な利点
AIとMLの基礎(-)
No.69 バイアス-バリアンストレードオフの調整
AIとMLの基礎(-)
No.70 バイアス-バリアンストレードオフ
AIとMLの基礎(-)

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No.71 音声通話の感情分析サービス
AIとMLの基礎(39,134)
No.72 生成AIの誤った情報生成リスク対策
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.73 ドロップアウトの適用フェーズ
AIとMLの基礎(-)
No.74 生成AIの責任ある採用戦略
責任あるAIに関するガイドライン(13,121)
No.75 AIモデルの過学習防止手法
AIとMLの基礎(-)
No.76 リアルタイムレコメンデーション
生成AIの基礎(80,101,116,121)
No.77 RNNの効果的なユースケース
AIとMLの基礎(-)
No.78 Amazon Personalizeの機能
AIとMLの基礎(101)
No.79 精度と再現率のトレードオフ
AIとMLの基礎(-)
No.80 基盤モデルの特徴と学習プロセス
生成AIの基礎(13,121)

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No.81 Amazon Comprehendのエンティティ認識機能
AIとMLの基礎(39)
No.82 Rekognitionの顔認識機能の用途
AIとMLの基礎(116)
No.83 早期終了の目的
AIとMLの基礎(-)
No.84 MLモデルのバイアス検出と説明可能性
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.85 データのクラスバランス対策
AIとMLの基礎(-)
No.86 AWS上のNLPマネージドサービス
AIとMLの基礎(39,80,103)
No.87 Amazon Rekognitionの顔認識機能
AIとMLの基礎(116)
No.88 深層学習における学習率の影響
AIとMLの基礎(-)
No.89 ワードエンベディングの代表的モデル
AIとMLの基礎(-)
No.90 Amazon Bedrockの保護機能
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(13)

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No.91 深層学習のミニバッチサイズ設定
AIとMLの基礎(-)
No.92 Amazon Q Developerの機能
生成AIの基礎(104)
No.93 AIモデル評価指標の重要性
AIとMLの基礎(-)
No.94 Amazon Bedrockでの RAG 活用
基盤モデルの応用(13)
No.95 脅威検出と脆弱性管理の違い
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.96 アンダーフィッティングの特徴
AIとMLの基礎(-)
No.97 オーバーフィッティングの定義
AIとMLの基礎(-)
No.98 Amazon Rekognitionの顔認識活用
AIとMLの基礎(116)
No.99 ミニバッチ勾配降下法の特徴
AIとMLの基礎(-)
No.100 機械学習における過適合と過少適合
AIとMLの基礎(-)

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No.101 Transformerモデルの動作原理
生成AIの基礎(-)
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
AIとMLの基礎(39,76,80,116,132)
No.103 Amazon Rekognitionの効果的な活用
AIとMLの基礎(116)
No.104 AWSの共有責任モデル
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.105 生成AIのリスク軽減策
生成AIの基礎(-)
No.106 生成AIモデルの精度向上
生成AIの基礎(13)
No.107 再現率が重要となるシナリオ
AIとMLの基礎(-)
No.108 Amazon Rekognitionの適用範囲
AIとMLの基礎(116)
No.109 音声からテキストへの変換サービス
AIとMLの基礎(39,103,116,134)
No.110 マルチモーダルモデルの能力
AIとMLの基礎(-)

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No.111 トランスフォーマーの最適用途
生成AIの基礎(-)
No.112 テキスト音声変換サービス
AIとMLの基礎(103,134,116,80)
No.113 AWS DeepLensの最適な用途
AIとMLの基礎(-)
No.114 BIダッシュボード作成ツールの選択
生成AIの基礎(-)
No.115 Amazon Lexの最適な活用シナリオ
AIとMLの基礎(80)
No.116 AI/MLモデルの公平性確保
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.117 モデル推論と評価の違い
生成AIの基礎(-)
No.118 コールセンター自動化のAWSサービス
AIとMLの基礎(80,103,134)
No.119 AIモデルトレーニングの前処理
AIとMLの基礎(-)
No.120 生成AIモデルの潜在的リスク
責任あるAIに関するガイドライン(-)

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No.121 AIモデルの透明性と説明可能性
責任あるAIに関するガイドライン(39,121,166)
No.122 AUC-ROCによる二値分類モデルの評価
AIとMLの基礎(-)
No.123 小売店舗のCV活用
AIとMLの基礎(116,121)
No.124 ワードエンベディングの主な目的
AIとMLの基礎(-)
No.125 勾配消失問題の軽減手法
AIとMLの基礎(-)
No.126 データサイエンスプロセスのフェーズ
AIとMLの基礎(-)
No.127 TF-IDFの有効性
AIとMLの基礎(-)
No.128 AI不正検出の監査・コンプライアンス
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(149,150,166,253)
No.129 開発効率化ツールの選択
基盤モデルの応用(104)
No.130 AI/MLモデルのバイアス検出ツール
責任あるAIに関するガイドライン(39,121,166,114)

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No.131 AWSクラウドの効率的な開発機能
AIとMLの基礎(-)
No.132 AIモデルの過学習現象
AIとMLの基礎(-)
No.133 AWSのクラウド定義
AIとMLの基礎(-)
No.134 RAGとエージェントの違い
基盤モデルの応用(13)
No.135 MLアルゴリズムとMLモデルの違い
AIとMLの基礎(-)
No.136 基盤モデルの補完手法
基盤モデルの応用(13)
No.137 NLPに適したAWSのAI/MLサービス
AIとMLの基礎(39,116,121)
No.138 L2正則化の効果
AIとMLの基礎(-)
No.139 医療用音声の規制準拠な処理
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(134,103,116)
No.140 プロンプティング技術の構成要素
生成AIの基礎(13)

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No.141 CNNのプーリング層の役割
AIとMLの基礎(-)
No.142 大規模言語モデルの誤り
生成AIの基礎(-)
No.143 Amazon Pollyの最適な利用ケース
AIとMLの基礎(103)
No.144 画像認識・分類のAWSサービス選択
AIとMLの基礎(116,121,80)
No.145 映画分類の透明性と解釈性
AIとMLの基礎(-)
No.146 TF-IDFの特徴と重要語抽出
AIとMLの基礎(-)
No.147 機械学習モデルの種類
AIとMLの基礎(-)
No.148 統一検索ソリューションの選択
AIとMLの基礎(39,76,132)
No.149 ディープラーニング環境のクラウド移行
AIとMLの基礎(48,121)
No.150 AIモデルのリアルタイム推論
AIとMLの基礎(80,121)

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No.151 Amazon Rekognitionの活用
AIとMLの基礎(116)
No.152 ドロップアウト適用の最適な層
AIとMLの基礎(-)
No.153 AIモデルの透明性と説明可能性
責任あるAIに関するガイドライン(116,121)
No.154 機械学習モデルの過学習対策
AIとMLの基礎(-)
No.155 Amazon Comprehendの活用例
AIとMLの基礎(39)
No.156 SageMakerモデルの一元管理
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)
No.157 拡散モデルの仕組みと能力
生成AIの基礎(-)
No.158 Bedrockでのコスト効率的なモデル選択
基盤モデルの応用(13)
No.159 NLPにおけるトークン化の重要性
AIとMLの基礎(39)
No.160 クラウドコンタクトセンター構築
AIとMLの基礎(80,101,121)

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No.161 オートエンコーダの効果的な利用
AIとMLの基礎(-)
No.162 Amazon Rekognitionの顔認識活用
AIとMLの基礎(116)
No.163 AIワークフロー用ハードウェアの最適化
AIとMLの基礎(-)
No.164 AWS DeepRacerの主要機能
AIとMLの基礎(-)
No.165 生成AIの誤情報管理手法
責任あるAIに関するガイドライン(13,121)
No.166 Zero-shotプロンプティングの特徴
生成AIの基礎(13)
No.167 小売企業向け需要予測ソリューション
AIとMLの基礎(101)
No.168 画像からのテキスト抽出と構造化
AIとMLの基礎(132)
No.169 機械学習の適切なデータ分割
AIとMLの基礎(-)
No.170 画像分類に適したニューラルネットワーク
AIとMLの基礎(-)

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No.171 RLHFとA2Iの違い
AIとMLの基礎(-)
No.172 AIモデル評価におけるF1スコア
AIとMLの基礎(-)
No.173 特徴量の重要性評価の目的
AIとMLの基礎(-)
No.174 Comprehendの感情分析機能
AIとMLの基礎(39)
No.175 クロスバリデーションの目的
AIとMLの基礎(-)
No.176 MLモデルの文書化ツール
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)
No.177 Amazon Transcribeの適用例
AIとMLの基礎(134)
No.178 非構造化臨床データからの情報抽出
AIとMLの基礎(39,116,121)
No.179 AIモデルの公平性確保アプローチ
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.180 画像生成AIのバイアス軽減方法
責任あるAIに関するガイドライン(-)

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No.181 AIモデルのパフォーマンス監視
AIとMLの基礎(39,80,121)
No.182 AIモデルの監視とバイアス検出
責任あるAIに関するガイドライン(121,166)
No.183 Bedrockの応答長パラメータの影響
基盤モデルの応用(13)
No.184 バッチ正規化の機能
AIとMLの基礎(-)
No.185 欠損データ処理の重要性
AIとMLの基礎(-)
No.186 L1正則化の特徴
AIとMLの基礎(-)
No.187 企業向け生成AI搭載アシスタント
基盤モデルの応用(104)
No.188 Amazon Comprehendの主な用途
AIとMLの基礎(39)
No.189 CNNの畳み込み層の役割
AIとMLの基礎(-)
No.190 Transformerモデルの機能
生成AIの基礎(13)

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No.191 バリデーションデータセットの役割
AIとMLの基礎(-)
No.192 AI/MLモデルのバイアス防止手法
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.193 チャットボットの一貫性向上
基盤モデルの応用(13)
No.194 教師あり学習のタスク分類
AIとMLの基礎(-)
No.195 分類問題の評価指標
AIとMLの基礎(-)
No.196 Bedrockで創造的な応答を得る方法
基盤モデルの応用(13)
No.197 Bedrockのモデルカスタマイズ方法
基盤モデルの応用(13)
No.198 不均衡データの評価指標
AIとMLの基礎(-)
No.199 人間のレビューと監査の実装
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.200 AIモデル評価指標の選択
AIとMLの基礎(-)

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No.201 Amazon Forecastの適切な使用例
AIとMLの基礎(101)
No.202 AWS DeepRacerの機械学習手法
AIとMLの基礎(-)
No.203 Amazon Q Developerの基盤
基盤モデルの応用(13,104)
No.204 機械学習モデルの過学習防止手法
AIとMLの基礎(-)
No.205 Amazon Lexの最適な用途
AIとMLの基礎(80)
No.206 強化学習と教師あり学習の違い
AIとMLの基礎(-)
No.207 Amazon Bedrockの効率的な推論
基盤モデルの応用(13)
No.208 データラベル不足時の学習手法
AIとMLの基礎(-)
No.209 Bedrockの検証データ保存先
基盤モデルの応用(13,131)
No.210 AIモデルのバイアスによる影響
責任あるAIに関するガイドライン(-)

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No.211 生成AIモデルの誤った出力の防止策
生成AIの基礎(13)
No.212 生成AIの誤情報リスク対策
生成AIの基礎(13,121)
No.213 生成AIモデルの出力精度向上策
生成AIの基礎(13)
No.214 AI技術の階層関係
AIとMLの基礎(-)
No.215 機械学習のデータ前処理手法
AIとMLの基礎(-)
No.216 ディープラーニングの学習率設定
AIとMLの基礎(-)
No.217 機械学習の学習率と収束の関係
AIとMLの基礎(-)
No.218 BERTモデルの効果的なタスク
AIとMLの基礎(-)
No.219 AWS AIサービスカードの目的
責任あるAIに関するガイドライン(13,121)
No.220 Bedrockのデータセキュリティ
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(13)

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No.221 K-MeansとKNNの違い
AIとMLの基礎(-)
No.222 説明可能性におけるShapleyとPDP
AIとMLの基礎(-)
No.223 BedrockとJumpStartの比較
基盤モデルの応用(13,121)
No.224 Amazon Personalizeの機能
AIとMLの基礎(101)
No.225 AIとMLの関係性と違い
AIとMLの基礎(-)
No.226 機械学習実装の主な課題
AIとMLの基礎(-)
No.227 夜間車両ナンバー検出に適したサービス
AIとMLの基礎(116,121,132)
No.228 データガバナンスの重要要素
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.229 機密文書の自動翻訳セキュリティ
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(135,217)
No.230 生成AIの基本概念と特徴
生成AIの基礎(-)

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No.231 Word2Vecの効果的な利用
AIとMLの基礎(39)
No.232 AIモデルのバイアス防止方法
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.233 医療AIモデルの透明性と信頼性維持
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.234 Temperatureの影響
生成AIの基礎(13)
No.235 Amazon Bedrockのコスト最適化
基盤モデルの応用(13)
No.236 基盤モデルの特徴と能力
基盤モデルの応用(13)
No.237 RAGモデルのアクセス制御
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(13,131,166,207)
No.238 SageMakerモデルの監視方法
AIとMLの基礎(35,121)
No.239 機械学習モデルの精度向上手法
AIとMLの基礎(121,64)
No.240 LLMの特性と応用
生成AIの基礎(13)

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No.241 Amazon Rekognitionのオブジェクト検出
AIとMLの基礎(116)
No.242 生成AIのセキュリティ責任範囲
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.243 Amazon Comprehendの分析機能
AIとMLの基礎(39)
No.244 Amazon Q Developerの機能
基盤モデルの応用(104)
No.245 教師なし学習の特徴
AIとMLの基礎(-)
No.246 Top K推論パラメータの影響
基盤モデルの応用(13)
No.247 特徴量スケーリングの一般的手法
AIとMLの基礎(-)
No.248 L2正則化の主な効果
AIとMLの基礎(-)
No.249 温度設定とハルシネーシの関係
基盤モデルの応用(13)
No.250 クロスバリデーションの利点
AIとMLの基礎(-)

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No.251 SageMakerのデータ集約サービス
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)
No.252 AIモデルのバイアス検出サービス
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.253 Word2Vecのスキップグラムモデル
AIとMLの基礎(-)
No.254 F1スコアの有効性
AIとMLの基礎(-)
No.255 早期終了の判断基準
AIとMLの基礎(-)
No.256 Word2Vecのskip-gramモデル
AIとMLの基礎(-)
No.257 AIモデルのバイアス検出と最小化
責任あるAIに関するガイドライン(116,121)
No.258 Amazon Q Businessの基盤サービス
基盤モデルの応用(13,76,104,121)
No.259 Amazon Bedrockの料金モデル選択
基盤モデルの応用(13)
No.260 感情分析の効果的な活用方法
AIとMLの基礎(39)

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No.261 動画内容の自動検出と分析
AIとMLの基礎(116)
No.262 F1スコアの重要性
AIとMLの基礎(-)
No.263 CNNとRNNの適切な用途
AIとMLの基礎(-)
No.264 SageMaker Clarifyの機能
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.265 環境に配慮したEC2インスタンス選択
責任あるAIに関するガイドライン(48)
No.266 AI評価指標の選択
AIとMLの基礎(-)
No.267 混同行列における偽陽性の定義
AIとMLの基礎(-)
No.268 AIモデルのバイアス特定
責任あるAIに関するガイドライン(116,121)
No.269 バイアス-バリアンストレードオフ
AIとMLの基礎(-)
No.270 金融ML運用のガバナンスツール
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121)

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No.271 AIモデル評価におけるF1スコア
AIとMLの基礎(-)
No.272 F1スコアの重要性
AIとMLの基礎(-)
No.273 機械学習のバイアスとバリアンス
AIとMLの基礎(-)
No.274 SageMaker Clarifyの利点
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.275 LLMの出力創造性の調整
基盤モデルの応用(13)
No.276 生成AIセキュリティスコーピング
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(-)
No.277 AIモデルの処理能力の限界
生成AIの基礎(-)
No.278 自然言語でのBIダッシュボード作成
生成AIの基礎(104,108)
No.279 AIシステムのガバナンス維持
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(174,150,149,74)
No.280 勾配消失問題の回避策
AIとMLの基礎(-)

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No.281 リアルタイム推論の適切な用途
AIとMLの基礎(80,121)
No.282 AIモデルのバイアス防止アプローチ
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.283 LLMの主要な用途
基盤モデルの応用(13,121)
No.284 学習率が高すぎる場合の問題点
AIとMLの基礎(-)
No.285 Amazon Rekognitionの最適な活用
AIとMLの基礎(116)
No.286 MLモデルのスケーラブルなAPI提供
AIとMLの基礎(121)
No.287 過学習を防ぐ効果的な手法
AIとMLの基礎(-)
No.288 生成AIの重要性と応用
生成AIの基礎(-)
No.289 形態素解析の主な目的
AIとMLの基礎(-)
No.290 生成AIにおけるトークンの概念
生成AIの基礎(-)

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No.291 AIモデルのバイアス検出ツール
責任あるAIに関するガイドライン(121,35)
No.292 AIモデル評価指標の選択
AIとMLの基礎(-)
No.293 AIモデルの予測モニタリング
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(121,166,35,131)
No.294 Amazon Transcribeの活用
AIとMLの基礎(134)
No.295 LLMの偏見評価に適したデータソース
責任あるAIに関するガイドライン(-)
No.296 分類問題の評価指標
AIとMLの基礎(-)
No.297 基盤モデルとLLMの主な違い
生成AIの基礎(-)
No.298 オーバーフィッティング防止手法
AIとMLの基礎(-)
No.299 NLPのための最適なAWSサービス
AIとMLの基礎(48,121,39)
No.300 生成AIのハルシネーション対策
生成AIの基礎(13,121)

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No.301 複雑な問題分解のプロンプト技術
生成AIの基礎(13,121)
No.302 AIモデルのバイアス検出と対策
責任あるAIに関するガイドライン(121,39)
No.303 リアルタイム推論のAIサービス
AIとMLの基礎(121,116,134,103)
No.304 特徴量スケーリングの一般的手法
AIとMLの基礎(-)
No.305 Amazon Rekognitionの顔認識機能
AIとMLの基礎(116)
No.306 Top Pパラメータの影響
生成AIの基礎(13)
No.307 合成データ生成のGAN活用
生成AIの基礎(-)
No.308 AI/MLモデルのトレーニングとデプロイ
AIとMLの基礎(121,116,103)
No.309 F1スコアの重要性
AIとMLの基礎(-)
No.310 生成AIの誤情報リスク軽減策
生成AIの基礎(-)

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No.311 基盤モデルの性能向上手法
基盤モデルの応用(13)
No.312 バッチサイズの影響とメモリ考慮
AIとMLの基礎(-)
No.313 ネガティブプロンプティングの活用
生成AIの基礎(-)
No.314 Amazon Lexの効果的な活用
AIとMLの基礎(80)
No.315 省エネ型ML計算の選択
AIとMLの基礎(48,121)
No.316 AIパイプラインのセキュリティ対策
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(207,217)
No.317 音声からテキストへの変換サービス
AIとMLの基礎(103,116,134,80)
No.318 AIモデルのバイアスと透明性の確認
責任あるAIに関するガイドライン(121,101,80)
No.319 AIモデルのバイアス検出
責任あるAIに関するガイドライン(39,121)
No.320 F1スコアの有効性
AIとMLの基礎(-)

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No.321 機械学習の基本概念
AIとMLの基礎(-)
No.322 文脈的意味を区別する埋め込みモデル
AIとMLの基礎(-)
No.323 教師あり学習のタスク分類
AIとMLの基礎(-)
No.324 クロスバリデーションの主な利点
AIとMLの基礎(-)
No.325 Bedrockの共有責任モデル
AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス(13)
No.326 Amazon Bedrockエージェントの活用
基盤モデルの応用(13)
No.327 過学習の主な原因
AIとMLの基礎(-)
No.328 SageMaker Clarifyの主要機能
責任あるAIに関するガイドライン(121)
No.329 過学習防止のテクニック
AIとMLの基礎(-)
No.330 Amazon S3との安全な接続方法
基盤モデルの応用(13,131,137)

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No.331 ドロップアウトの適用に最適な層
AIとMLの基礎(-)
No.332 強化学習の基本的な仕組み
AIとMLの基礎(-)
No.333 医療分野での生成AIの利点
生成AIの基礎(13,121)
No.334 基盤モデルのパフォーマンス向上技術
基盤モデルの応用(13,101,121)
No.335 AIモデルのデプロイと推論
AIとMLの基礎(48,131,121)
No.336 Comprehendのセンチメント分析活用
AIとMLの基礎(39)

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