AI 用のデータを詳しく見る

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

データ品質の重要性を説明する。
データ品質の重要な要素/コンポーネントを説明する。

主要なトピック

この単元では、Salesforce 認定 AI アソシエート試験で全体の 36% を占める「AI のデータ」セクションに向けた準備をします。試験のこのセクションは、次のトピックについてのテストです。

AI に関連するデータ品質の重要性
データ品質の要素

この単元には、Salesforce AI アソシエートが実務で経験するような問題が対話形式で用意されています。このシナリオを確認しておくと、Salesforce 認定 AI アソシエート試験の「AI のデータ」セクションへの準備に役立ちます。練習問題に解答すると、解答へのフィードバックとその解答が正解または不正解である詳しい理由が直ちに表示されます。

この単元には、試験の「AI のデータ」セクションの準備に役立つトピックを学習するための対話型フラッシュカードも用意されています。

試験の練習問題

準備はいいですか? 次の対話形式のサンプルテストは簡単な自己診断で、採点されるものではありません。使用するには、シナリオを読んでから、正しいと思う解答をクリックします。設問によっては、正解が複数ある場合もあります。[Submit (送信)] をクリックすると、選択した回答が正解か不正解かと、その理由が示されます。 [展開] ボタンのアイコンが表示されている場合は、クリックしてウィンドウを拡張し、読み終えたらウィンドウ内の任意の場所をクリックして閉じます。最後まで進むと、解答を確認するか、テストに再解答できます。

不正解だった場合は、次の表にある関連参考資料を参照して正しい情報を確認してください。

問題 1	「人工知能の責任ある作成」モジュールで、データ品質の重要性について学習してください。
問題 2	「人工知能の基礎」モジュールで、AI モデルでデータが果たす役割について学習してください。
問題 3	「What Is Data Freshness? Definitions, Examples, and Best Practices (データの鮮度とは何か? その定義、例、そしてベストプラクティス)」の記事で、データ品質のディメンションを調べてください。
問題 4	ブログ投稿の「Meet Salesforce’s Trusted AI Principles (Salesforce の信頼できる AI の原則)」で、AI モデル用のデータセットの選び方を確認してください。

試験トピックのフラッシュカード

次のフラッシュカードは、AI のデータに関するものです。次の対話型フラッシュカードで、試験のこのセクションで出題される主なトピックの一部を復習できます。

各カードの問題や用語を読んだ後、カードをクリックまたはタップすると正解が表示されます。右向き矢印をクリックすると次のカードに移動し、左向き矢印をクリックすると前のカードに戻ります。

このフラッシュカードのトピックについての知識を復習する必要がありますか? 次の表にある関連教材を参照してください。

フラッシュカード 1	ブログ投稿の「Dirty Data or Biased Data? Ethical AI Basics for Non Data Scientists (ダーティデータか、バイアスのかかったデータか? 非データサイエンティスト向けの倫理的な AI の基本)」で、データ漏洩について学習してください。
フラッシュカード 2 および 3	「Einstein Discovery の基本」モジュールで、データのインサイトについて確認し、予測と結果について学習してください。
フラッシュカード 4	「Einstein Discovery: クイックルック」モジュールで、Einstein Discovery の仕組みについて学習してください。

さらに詳しい情報を知りたい方は、次の関連バッジのリストからモジュールを選んで学習を続けてください。

バッジ	コンテンツタイプ
データ品質	モジュール
人工知能の基礎	モジュール
人工知能の責任ある作成	モジュール
Einstein Discovery: クイックルック	モジュール
Einstein Discovery の基本	モジュール
Einstein Discovery を使用した倫理的なモデル開発: クイックルック	モジュール