Home

AIinferentie

AI-inferentie, ook wel AIinferentie genoemd, is het proces waarbij een getraind model wordt gebruikt om op basis van nieuwe, ongeziene data voorspellingen of andere outputs te genereren. In tegenstelling tot training gaat inferentie niet over het aanpassen van parameters, maar over het toepassen van eerder leerzame kennis op actuele input.

Tijdens inferentie voert een systeem de noodzakelijke bewerkingen uit om input om te zetten naar een voorspelling:

Optimalisatie van inferentie omvat hardware zoals CPUs, GPUs, TPUs en andere accelerators, en software zoals inference-engines.

Toepassingen omvatten beeld- en spraakherkenning, taalvertaling, aanbevelingssystemen en medische beeldanalyse. In de praktijk zijn snelheid, betrouwbaarheid

Belangrijke uitdagingen zijn data-drift, beveiliging en evaluatie van modelprestatie na deployment. Regelmatige monitoring en hertraining zijn

inputvoorbewerking,
het
laden
van
het
model
en
het
doorlopen
van
de
netwerklagen.
Inferentie
kan
plaatsvinden
op
lokale
devices
(edge)
of
in
data-centers
(cloud)
en
in
real
time
of
in
batch.
Technieken
als
quantisatie,
pruning
en
modelcompressie
verminderen
rekenvermogen
en
geheugenverbruik,
wat
lage
latency
en
hogere
throughput
oplevert
zonder
aanzienlijk
verlies
in
nauwkeurigheid.
Batchverwerking
kan
de
efficiëntie
vergroten.
en
privacy
belangrijk;
bedrijven
kiezen
vaak
tussen
edge-
en
cloud-inferentie,
afhankelijk
van
latency-eisen
en
veiligheidsvereisten.
gangbaar
om
prestaties
te
behouden.