正答2
解説
正解は2です。
機械学習には、データからモデルを作る「学習」と、作ったモデルで実際のデータを判断する「推論」の二つの段階があります。
エッジAIでは、計算量の大きい学習をクラウドで行い、学習済みモデルをエッジデバイスに配置して推論を行います。
【選択肢別解説】
1：× 環境の中で試行錯誤し、行動に報酬を与えて学習するのは、強化学習です。
これはモデルを作る学習の段階で、エッジデバイスで行う推論処理ではありません。
2：○ 学習済みのモデルに従って、実際のデータを識別・予測するのが推論です。
エッジデバイスで推論を行うと、クラウドへの通信を待たずにその場で判断できます。
3：× 正解のラベルを付けたデータでモデルを作るのは、教師あり学習です。
モデルを作る学習の段階なので、本問の構成ではクラウドで行われます。
4：× 正解のラベルを付けないデータでモデルを作るのは、教師なし学習です。
これも学習の段階で、エッジデバイスでの推論処理ではありません。
【ポイント】
エッジで推論する利点は、応答が速いこと、通信量を減らせること、データを外部に送らずに済むことです。
学習は「モデルを作る」、推論は「モデルを使う」と区別しましょう。