Q80 — AWS AIF-C01 第2章

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MLエンジニアが大規模なデータセットで深層ニューラルネットワークモデルをトレーニングしました。このトレーニング済みモデルを用いて、新しいかつこれまで見たことのないデータに対して予測を行うプロセスは何と呼ばれますか？

正解: C. 推論

解説

以下のように解析します。 A. トレーニング：ラベル付きトレーニングデータセットを用いて、損失関数を最小化するためにモデルの重みおよびハイパーパラメータを最適化するプロセスであり、既に完了しています。 B. 検証：トレーニング中に、過学習を防ぐために予約された検証データセットを用いてモデルの性能を評価するプロセスであり、これはトレーニング段階の一部です。 C. 推論：すでにトレーニング済みのモデルを用いて、新しいかつ未見のデータに対して予測または意思決定を行うプロセスです。これは、MLエンジニアが大規模データセットで深層ニューラルネットワークをトレーニングした後に実行すべき操作です。 D. 特徴量エンジニアリング：モデルトレーニングに使用するため、生データから有用な特徴を抽出するプロセスであり、通常はトレーニング前のデータ前処理ステップです。 したがって、深層ニューラルネットワークモデルが大規模データセットでトレーニングされた後、そのモデルを用いて新しいかつ未見のデータに対して予測または意思決定を行うプロセスは「推論」と呼ばれます。推論は、トレーニング済みモデルを本番環境に適用する際の重要なステップです。 なお、推論には効率的かつ低遅延の計算が必要なため、専用ハードウェア（例：GPU）や最適化された推論サービスにデプロイされることが一般的です。しかし、具体的な実装方法に関わらず、このプロセス自体は「推論」と呼ばれます。