令和7年度 春期 午前 問71
経営戦略
エッジデバイスで行われる推論処理
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。
- 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
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✓ これが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
解説
学習済みのモデルでデータを見分ける処理です。
設問は、学ぶ場所と使う場所を分けた形を示しています。手元の機器で集めたデータを使って、計算力に余裕のあるクラウド側でモデルを作り、出来上がったモデルを機器側へ配って、そこで実際のデータに当てる、という分担です。ですから機器側で行われる処理を選ぶときは、その記述がモデルを作る側なのか、出来上がったモデルを使う側なのかという一点で見ます。作る側は、大量のデータからきまりを取り出してモデルを組み上げる仕事で、時間も計算力も必要です。使う側は、そのモデルに新しいデータを通して、これは何かを言い当てる仕事です。設問が推論と呼んでいるのは後者なので、既にあるモデルに従って見分けを行う、という形の記述が答えになります。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- ア一定の環境の中で試行錯誤を行い,行動に報…:決められた環境の中で試行錯誤させ、とった行動に報酬を与えることで学ばせる過程を述べています。モデルを作り上げていく側の話であり、出来上がったものを当てはめる処理ではありません。
- ウ識別などを行うためのモデルを,正解のラベ…:正解を示すラベルを付けたデータを使って、見分けのためのモデルを作る過程を述べています。これは学ぶ側の仕事で、設問の分担ではクラウド側に置かれるものにあたります。
- エ識別などを行うためのモデルを,正解のラベ…:正解を示すラベルを付けないデータから、見分けのためのモデルを作る過程を述べています。ラベルの有無は違っても、作ることを述べている点は同じで、使う側の処理の説明にはなりません。
この問題の用語
- 機械学習大量のデータから、きまりを自分で見つけ出させるやり方です。集めて整えたデータを分析し、新しい傾向を導く段階で使います。
出典:令和7年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問71
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