問71 エッジ AI の推論

ほかの選択肢が違う理由

• ア試行錯誤をして、行動に報酬を与えて学ぶのは、強化学習の説明です。モデルを作る学習の段階の話で、推論ではありません。
• ウ正解のラベルを付けたデータでモデルを作るのは、教師あり学習の説明です。推論ではなく学習の段階です。
• エ正解のラベルを付けないデータでモデルを作るのは、教師なし学習の説明です。これも学習の段階で、推論ではありません。

仕組み

学習は「問題集を解いて勉強する」段階、推論は「覚えたことで本番の問題を解く」段階と考えると分かりやすくなります。

エッジで推論すると、データをクラウドに送らずに済むので、通信の遅れが減り、外に出したくないデータを手元に留められます。