AIF-C01#55(fundamentals-ai-ml)
あるヘルスケア企業が、患者の退院後30日以内の再入院を予測するAIソリューションを構築しています。同社は、病歴、デモグラフィック（人口統計学的データ）、治療内容などの過去の患者データを使用してモデルをトレーニングし、リアルタイムで再入院の予測を提供できるようにしました。 このシナリオにおいて、AIモデルの「推論（Inference）」を説明しているタスクはどれですか？
正解：D
正解の根拠
推論 (Inference) は学習済みモデルを使って新しい入力データに対する予測を生成する工程です。本シナリオでは訓練済みモデルが患者データを受け取りリアルタイムで再入院確率を出力する処理が推論に相当し、SageMaker エンドポイントや Bedrock の InvokeModel が該当します。
ML ライフサイクル比較
| 工程 | 内容 |
|---|---|
| 推論 | 学習済みモデルで予測実行 |
| データ収集 | 訓練データ準備 |
| 評価 | テストデータで指標測定 |
| EDA | パターン/相関分析 |
不正解の理由
- A: 過去データの収集は訓練フェーズの前段階で、デプロイ済みモデルによる予測 (推論) ではありません。
- B: 評価指標を測る作業はモデル評価フェーズで、新規データに対する予測そのものを示しません。
- C: パターン/相関の特定は探索的データ分析や訓練フェーズに属し、推論工程の説明には該当しません。
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