ユースケースに適した AI/ML 手法の選択
Choosing the ML Technique for a Use Case
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
ML 手法は「何を出力したいか」で選ぶ：数値なら、クラスなら、なしでグループ化したいなら。そのうえで、ラベルの有無とクラスが事前に分かっているかを確認する。
Choose the ML technique by what you need to output: numbers → regression, categories → classification, grouping unlabeled data → clustering. Then check whether labels exist and whether the classes are known in advance.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| かいき | Regression |
| ぶんるい | Classification |
| Clustering | |
| / | Binary / Multiclass |
| Label |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 1 › Task 1.2
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
読み終えたら「学習済み」にしましょう。確認テストで 80% 以上正解すると「習得済み」になります。
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