MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML モデルと基盤モデルの開発 問14
ML モデルと基盤モデルの開発／モデリングアプローチの選択ビジネス課題「どの顧客が来月に解約しそうか（する/しない）を予測したい」を機械学習の問題として定式化します。最も適切な問題設定はどれですか。
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）
- Aラベルのない顧客をグループに分けるクラスタリング（教師なし）
- B連続値を当てる回帰
- C画像を認識する物体検出
- D解約する/しないの 2 クラスに分ける二値分類（教師あり）
正解：D
解説
「解約する/しない」という 2 つのカテゴリのどちらかを予測する課題は、二値分類（教師あり学習）として定式化するのが適切です。クラスタリングはラベルなしのグループ分け、回帰は連続値の予測、物体検出は画像認識で、いずれもこの課題の定式化には合いません。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。クラスタリングはラベルなしでグループを見つける手法で、解約の有無という正解ラベルの予測には合いません。
- B誤り。回帰は連続値の予測で、「する/しない」の 2 択の予測には適しません。
- C誤り。物体検出は画像認識のタスクで、解約予測の定式化とは無関係です。
- D正しい。「する/しない」の 2 クラス予測は二値分類（教師あり学習）として定式化するのが適切です。