G検定(ジェネラリスト検定) AIの社会実装と数理・統計 練習問題 第1問: 機械学習を使うシステムの開発で、本格的な開発に入る前にPoC(Proof of Concept・概念実証)を行う目的として、最も適切なものはどれか。
AIの社会実装と数理・統計
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第1問
機械学習を使うシステムの開発で、本格的な開発に入る前にPoC(Proof of Concept・概念実証)を行う目的として、最も適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 1. 手元のデータと候補の手法で、求める性能に届く見込みがあるかを小さく試し、開発を進めるかを判断する。
肢1が正解です。機械学習の開発工程を整理したCRISP-ML(Q)の論文(Studerら, arXiv:2003.05155)は、プロジェクトを始める前に実現可能性を確かめることを勧め、ある分野で初めて機械学習を使うときはPoCで実現可能性を示すのが一般的だとしています。
その確認では、学習に使えるデータの有無・量・質が重視されます。
肢2は運用を始めた後の監視と再学習で、同論文の「監視と保守」の段階の作業です。
肢3は運用する機器に合わせた最適化で、「展開(デプロイ)」の段階の作業です。
肢4は個々の予測の根拠を示す説明可能性の話で、PoCの目的ではありません。PoCは本番で使うための工程ではなく、先へ進むかを決めるための小さな検証だと押さえましょう。
関連キーワード: PoC・AIプロジェクトの進め方・CRISP-ML
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