MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML モデルと基盤モデルの開発問10

ML モデルと基盤モデルの開発／モデルの学習・ファインチューニング・カスタマイズ

学習に使えるラベル付きデータが少ない画像分類タスクで、精度を確保したい。最も適したアプローチはどれか。

当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML モデルと基盤モデルの開発」に対応。実際の試験問題ではありません）

正解：B

解説

転移学習は、大規模データで事前学習済みのモデルを土台に、手元の少ないラベル付きデータで微調整することで、少量データでも高い精度を得やすいアプローチです。少量データでのスクラッチ学習は過学習しやすく、学習なしや特徴量全削除は成立しません。

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