圧縮は、データをより小さな形式にエンコードする必要があり、多くの場合複雑なアルゴリズムが用いられるため、CPU負荷の高い処理です。メモリ使用量は通常は中程度ですが、CPU使用率は、特にリアルタイム圧縮や大規模データセット処理時に大幅に上昇する可能性があります。
他の選択肢が間違っている理由：
* A: ライブラリの問題は起こり得るが、圧縮において最も可能性の高い問題ではない。
* C: ほとんどのオペレーティングシステムは、一般的な圧縮形式（例：.zip、.gz）をサポートしています。
* D: 圧縮中は、一般的にメモリ使用量がCPU使用量よりも低くなります。
公式資料：
* CompTIA DataX (DY0-001) 公式学習ガイド - セクション 5.4：「圧縮は計算負荷が高く、特に共有サーバーや大規模なバッチ処理中に、CPU 使用率が増加する可能性があります。」
* クラウドデータエンジニアリングガイド、第9章：「CPU使用率の高さは、特に大規模なデータ圧縮および解凍処理において、一般的なボトルネックとなる。」
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尤度スコアが0.90の場合、この特定のケースでエラーが発生するというモデルの確信度を示します。確率的に解釈すると、このシナリオが100回発生した場合、モデルは90回でエラーが発生すると予測することを意味します。
他の選択肢が間違っている理由：
* A: 自信と記憶力または正確さを混同している。
* B: モデルのサンプリング性能を指し、インスタンスレベルの予測を指すものではありません。
* C: これは、モデルの予測確率ではなく、実際の工場エラーの予測を意味します。
公式資料：
* CompTIA DataX (DY0-001) 学習ガイド - セクション 3.2：「分類モデルにおける信頼度スコアは、特定の予測結果に対するモデルの確信度を示します。」
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ヒューリスティクスとは、固定されたアルゴリズムや計画が適用できない複雑で不確実な状況において、問題解決を導くための経験則に基づく戦略のことである。

実際の猫（陽性事例）を犬（陰性予測）と分類することは偽陰性であり、これは第二種過誤に相当する。

信頼度スコア0.90は確率的な推定値であり、モデルがその特定の工場インスタンスにおいてエラーが発生する確率を90%と見積もっていることを意味します。これは長期的には、同一の実行を100回行った場合、約90回で「エラー」が発生すると予測することに相当します。