ある画像認識システムを開発するMLエンジニアが、モデルのトレーニングを完了させ、本番環境に向けてモデルをデプロイしようとしています。デプロイ後にエンドユーザーからリクエストを受けてモデルが予測を返すフェーズを何と呼びますか。
- A. バリデーション（Validation）
- B. 特徴エンジニアリング（Feature Engineering）
- C. ファインチューニング（Fine-tuning）
- D. 推論（Inference）
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正解: D
デプロイされたモデルが新しい入力データに対して予測を生成するフェーズを「推論（Inference）」と呼びます。ファインチューニングは、事前学習済みモデルを特定のタスクや領域向けに追加学習させるプロセスです。特徴エンジニアリングはトレーニング前にデータの特徴量を設計・変換する工程です。バリデーション（検証）はモデルが未見データに対してどれほど汎化できるかをトレーニング中に評価するステップであり、本番推論とは異なります。