【Salesforce認定AIアソシエイト】試験対策：第10問
問題
AIプロジェクトにおいてデータの前処理段階で最も一般的に行われる作業はどれですか？
A. アルゴリズムの最適化
B. データクレンジング
C. ディープラーニングモデルの訓練
正解
A. アルゴリズムの最適化
B. データクレンジング
C. ディープラーニングモデルの訓練
解説
A. 不正解 - アルゴリズムの最適化は、AIプロジェクトにおいて重要な手順の一つですが、これは主にモデル構築の段階で行われます。データの前処理段階ではなく、既にある程度モデルが形成された後にパフォーマンスを向上させる目的で行われる作業です。
B. 正解 - データクレンジングは、AIプロジェクトにおいて前処理段階で最も一般的に行われる作業の一つです。これには、欠損値の処理、異常値の検出と修正、重複データの削除などが含まれます。きれいで整理されたデータは、モデルの精度と性能を大幅に向上させることができるため、データクレンジングは非常に重要なプロセスです。
C. 不正解 - ディープラーニングモデルの訓練は、前処理後のデータを用いてモデルを構築し、実際にタスクを実行できるように学習させる過程です。データの前処理段階ではなく、データが既にクレンジングされた後、モデル構築というワークフローの中で位置づけられます。
データのクオリティを確保した後に適切なアルゴリズムを選定し、モデルを訓練する手順に移ります。
ポイント
つまり、AIプロジェクトのデータ前処理段階で最も重要な作業はデータクレンジング（B）です。
データクレンジングでは、データの欠損や異常、重複を修正し、きれいで使いやすいデータにすることができます。これにより、AIモデルの精度と性能が向上します。
アルゴリズムの最適化やディープラーニングモデルの訓練は、データクレンジングの後に行われるプロセスです。
