【AIF-C01】推論関連のサービスを理解しよう！（勉強ログ#5）

※本記事はAIF-C01の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。

はじめに

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、推論関連サービスについてまとめたいと思います。

資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、気になった個所はより深く調べてみてくださいね。

それでは見ていきましょ～。

試験対策にオススメなUdemy講座も載せておきますね。

基本的には過去問のみです。

とにかく問題を解きまくる！分からないところは私の勉強ログで知識を補填する。このようなサイクルで回してもらえるとすごく嬉しいです～。

目指せ試験合格！

Amazon SageMaker Neoは、機械学習モデルを自動的に最適化し、モデル精度を維持しながら推論速度を向上させる機能です。

Neoはモデルのコンパイルを行い、特定のハードウェア（エッジデバイス、組み込みシステムなど）向けに最適化された実行コードを生成します。

これにより、遅延を低減し、リソース消費を最小限に抑えた高速推論が可能になります。

SageMaker Inferenceは、トレーニング済みの機械学習モデルを利用してリアルタイムまたはバッチ推論を行う機能です。

自動スケーリングや低レイテンシなエンドポイントの管理が組み込まれており、モデルのデプロイ後も安定した推論性能を提供します。

これにより、アプリケーションやサービスにおけるリアルタイムな予測が容易になります。

私がAIF-C01に合格した際の体験記についてもまとめています。勉強の仕方や感じた難易度等、参考になれば嬉しいです！

さて今回は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）の資格試験対策として、推論関連サービスについてまとめました。

あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。

前回まとめた記事はこちらです。

本ブログでは、AIF-C01以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！