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。

選択肢

• ア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
• イ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
• ウ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
• エ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

正解と解説

正解：イ 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

機械学習は、データからモデルを作る学習（訓練）と、できたモデルに新しいデータを入れて判断させる推論の2段階に分かれる。エッジAIでは計算量の大きい学習をクラウドで行い、出来上がったモデルを機器側に配置して推論だけを実行する。これにより通信遅延を抑え、現場で即座に識別や判定ができる。

選択肢ごとの解説

• ア試行錯誤と報酬でモデルを作るのは強化学習で、学習側の処理。
• イ正解。学習済みモデルを使って識別などの判断を行うのが推論。
• ウラベル付きデータからモデルを作るのは教師あり学習で、学習側の処理。
• エラベルなしデータでモデルを作るのは教師なし学習。

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