問題
データ量が多ければ、データ品質やラベル品質を確認しなくても必ず高性能なAIが作れる。
正解: ×
TF-333 · ビッグデータ
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
解説
データ量が多くても、誤り、偏り、欠損、ノイズ、ラベルの不一致があれば性能や公平性に悪影響があります。量と質の両方を確認する必要があります。
G検定の一問一答模擬問題です。解説付きで個別に学習できます（公式の過去問ではありません）。
データ量が多ければ、データ品質やラベル品質を確認しなくても必ず高性能なAIが作れる。
正解: ×
データ量が多くても、誤り、偏り、欠損、ノイズ、ラベルの不一致があれば性能や公平性に悪影響があります。量と質の両方を確認する必要があります。