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。

ストラテジ系

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

なぜ違う: 強化学習（学習）の説明で、推論ではない。

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

なぜ違う: 教師あり学習（学習）の説明。

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

なぜ違う: 教師なし学習（学習）の説明。

正解: イ

要点: 推論＝学習済みモデルに従い、実際にデータの識別などを行う。

推論は、学習済みモデルに従って実際にデータの識別・分類などを行う処理。エッジ AI では学習はクラウドで行い、エッジ側で推論する。試行錯誤で報酬から学ぶのは強化学習、ラベル付きデータでモデルを作るのは教師あり学習（学習側）。

この問題に出てくる用語

関連キーワード: エッジAI・推論・機械学習

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出典：令和7年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問71