AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner AI と機械学習の基礎 問16
AI と機械学習の基礎／AI/ML/深層学習の基本概念と用語機械学習において、予測の手がかりとしてモデルに入力する個々の属性（例: 住宅価格予測における広さ・築年数・駅からの距離）を指す用語はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「AI と機械学習の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A特徴量（フィーチャー）
- Bエポック
- C損失関数
- D推論エンドポイント
正解：A
解説
特徴量（フィーチャー）は、モデルが予測を行うための入力となる個々の属性（変数）を指します。生のデータから予測に有効な特徴量を作り・選ぶ作業は特徴量エンジニアリングと呼ばれます。エポックは学習の反復回数、損失関数は誤差の尺度、推論エンドポイントはデプロイ先で、いずれも入力属性そのものではありません。
選択肢ごとの解説
- A正しい。特徴量は予測の手がかりとなる入力属性で、その作成・選択を特徴量エンジニアリングといいます。
- B誤り。エポックは学習時にデータ全体を反復する回数で、入力属性ではありません。
- C誤り。損失関数は予測誤差を数値化する尺度で、入力属性そのものではありません。
- D誤り。推論エンドポイントはモデルをデプロイして推論を提供する場所で、入力属性ではありません。