AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その2
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問題 1 / 65
学習時と運用時で入力特徴の分布が変化した場合に起こる問題は何と呼ばれ、どの対策が有効か。
①過学習と呼ばれデータ拡張だけで解決する
②アンダーフィッティングと呼ばれモデル容量を増やせば解決する
③ラベルスムージングと呼ばれ温度パラメータを調整することが有効である
④コベリエイトシフト(分布ずれ)でありドメイン適応やオンライン再学習で改善できる
⑤データリークと呼ばれ特徴量を増やすことで解決する