Tekoälyinferenssin

Tekoälyinferenssi viittaa prosessiin, jossa ennalta koulutettua tekoälymallia käytetään uusien tietojen perusteella tekemään ennusteita tai päätöksiä. Tämä eroaa tekoälyn koulutusvaiheesta, jossa mallia opetetaan tunnistamaan malleja ja suhteita datasta. Inferenssivaiheessa malli ottaa vastaan syötteen ja tuottaa sen pohjalta tuloksen.

Yksinkertaistettuna tekoälymallin koulutus on kuin opettamista tunnistamaan kissat ja koirat kuvista. Kun malli on koulutettu, inferenssi on sitä, että malli katsoo uutta kuvaa ja sanoo, onko se kissa vai koira. Tämä prosessi voi olla hyvin monimutkainen ja vaatii merkittävästi laskentatehoa, erityisesti suurten ja syvien neuroverkkojen kohdalla.

Inferenssiä käytetään monilla eri aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, suositusjärjestelmissä ja autonomisissa ajoneuvoissa. Esimerkiksi älypuhelimen kasvontunnistus tai verkkokaupan tuotesuositukset perustuvat tekoälyinferenssiin. Inferenssin nopeus ja tehokkuus ovat kriittisiä tekijöitä monissa reaaliaikaisissa sovelluksissa, mikä on johtanut kehitykseen optimoiduissa laitteistoissa ja ohjelmistoissa tätä tarkoitusta varten.