AIソリューションの実装とユースケース比較問題
SageMaker「トレーニングジョブ（Training Job）」と「推論エンドポイント（Inference Endpoint）」の違いとして最も適切な説明はどれですか？
A.トレーニングジョブと推論エンドポイントはどちらも同じリソースを使用し、設定のみ異なる
✗ 両者は用途・目的・コスト構造が根本的に異なり、単純な設定の違いではありません。
B.トレーニングジョブはデータ保存専用で、推論エンドポイントはデータ削除専用である
✗ データ保存や削除の機能ではなく、モデルの学習と予測提供という全く異なる役割を持ちます。
C.トレーニングジョブは実行後に自動的に推論エンドポイントとして変換される
✗ トレーニングジョブは完了後に終了し、別途エンドポイントを作成・デプロイする必要があります。自動変換はされません。
D.トレーニングジョブはデータを使ってモデルを学習させる一時的なプロセスで、推論エンドポイントは学習済みモデルをリアルタイムで予測に使用するための常時稼働サービスである← 正解
✓ 正解です。トレーニングジョブは学習完了後に停止してコストが発生しなくなる一方、推論エンドポイントは継続稼働してリアルタイムまたはバッチ予測リクエストを処理します。