データの収集・加工・分析・学習

問題

AI開発におけるデータ品質の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 欠損、誤記、偏り、ラベル誤りなどが少なく、目的に合ったデータであることが重要である
2. B. データ量が多ければ品質は一切確認しなくてよい
3. C. データ品質はモデル性能と無関係である
4. D. データ品質は契約書のページ数だけで決まる

解説（正解: A）

正解はA。AI開発では、データ量だけでなく品質が重要である。欠損値、外れ値、重複、ラベル誤り、サンプリングの偏りなどがあると、モデル性能や公平性に悪影響を与える。BからDはデータ品質の重要性を誤っている。