クラウドで学習し，エッジデバイスで推論する機械学習ベースのエッジAIにおいて，エッジデバイスで行われる推論処理として、適切なものはどれか。
- 一定の環境の中で試行錯誤を行い，行動に報酬を与えることで学習するプロセス
- 学習したモデルに従い，実際にデータの識別などを行うプロセス
- 識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けたデータによって作成するプロセス
- 識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けないデータによって作成するプロセス
解答
イ
解説
- 一定の環境の中で試行錯誤を行い，行動に報酬を与えることで学習するプロセス
強化学習の説明す。
主に学習フェーズで行われる処理です。エッジデバイス上でリアルタイムに強化学習を行うケースもありますが、一般的には計算リソースの制約からクラウドで行われることが多いです。 - 学習したモデルに従い，実際にデータの識別などを行うプロセス
適切です。
エッジデバイスの推論処理は、学習済みのモデルが、エッジデバイスに入力された新しいデータに対して予測や分類などのタスクを実行します。 - 識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けたデータによって作成するプロセス
教師あり学習の説明です。
モデルのトレーニング（学習）フェーズで行われる処理です。通常は計算リソースが豊富なクラウドで行われます。 - 識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けないデータによって作成するプロセス
教師なし学習の説明です。
こちらもモデルのトレーニング（学習）フェーズで行われる処理です。通常はクラウドで行われます。
参考情報
分野・分類
| 分野 | ストラテジ系 |
| 大分類 | 経営戦略 |
| 中分類 | ビジネスインダストリ |
| 小分類 | 民生機器 |
出題歴
- AP 令和7年度春期 問71
