DS検定★ 練習問題

解説データドリブンとは、判断の根拠を勘・経験・声の大きさではなく、データとそこから組み立てた論理に置く考え方で、再現性・検証可能性・合意形成の3点に効きます。「蓄積量が多いほど成熟」はデータドリブンな組織の定義ではなく、データを見て意思決定が実際に変わるかどうかが要点です。「解釈を加えないまま実行」はデータを判断そのものと取り違えた説明で、何を目的にするか・どの指標を重視するかは人が決めます。「経験や知見を判断材料から外す」も誤りで、データは判断の材料であり、現場の知見を捨てることは求められていません。

解説MAPE は誤差の絶対値を実測値で割った割合の平均なので、規模の違う対象をまとめて評価できますが、実測値が0または0に近いと値が発散して使えません。したがって1番目が正解です。2番目は0の期間でも使えるとしている点が食い違います。3番目は MAPE が割合であり単位に依存しないという性質と逆です。4番目は誤差指標が小さいほど良いという向きと逆になっています。

解説AIシステムの監視はモデルの性能・入力データ・システムの3層に分け、平常時の数値を測っておいてそこからのずれで判断するのが正解の考え方です。サーバーが正常に動いていてもモデルが誤った予測を返し続けることがあり、エラーが出ないぶんかえって気づきにくいため、システムだけの監視では足りません。入力データが壊れていれば精度も落ちますが、原因の切り分けには入力データの監視が要ります。しきい値を厳しくすると誤検知が増えて無視されるようになるため、通知の件数を考えずに厳しくするのも適切ではありません。