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問題文

ある建設機械のレンタル会社は、点検写真から9 種類の部品の摩耗の程度を判定するモデルを作りたい。手元にあるラベル付きの写真は 4000 枚で、画像のモデルを一から設計する知見はない。既に学習済みのモデルを土台にして短期間で試作したい。最も適した進め方はどれか。

選択肢

1. K-Means で写真を 9 つのまとまりに分け、そのまとまりを摩耗の程度として使う
2. ニューラルネットワークの構造を自分で設計し、4000 枚だけで一から学習させる
3. SageMaker JumpStart から画像の分類の学習済みモデルを選び、手元の写真でファインチューニングする
4. 画像を数値の表に変換し、Linear Learner で 9 種類の分類として学習させる