Tekoälyinferenssi

Tekoälyinferenssi on prosessi, jossa tekoälymalli hyödyntää harjoitettua mallia tehdäkseen ennusteita tai päätöksiä uusista, aiemmin näkemättömistä tiedoista. Tämä eroaa mallin harjoittamisesta, joka on vaihe, jossa malli oppii tunnistamaan malleja ja suhteita datasta. Inferenssivaiheessa malli on jo valmis, ja sen tehtävänä on soveltaa oppimaansa.

Inferenssi on tekoälyn käyttöönoton kriittinen vaihe. Kun malli on harjoitettu esimerkiksi kuvien tunnistamiseen, inferenssi tapahtuu, kun mallille syötetään uusi kuva, ja se antaa vastauksen siitä, mitä kuvassa on. Samoin, jos malli on harjoitettu tekstin kääntämiseen, inferenssi on se hetki, kun annat sille lauseen ja se tuottaa käännetyn version.

Tekoälyinferenssin tehokkuus on tärkeää monissa sovelluksissa, kuten reaaliaikaisissa suositusjärjestelmissä, autonomisissa ajoneuvoissa ja puheentunnistuksessa. Nopeampi inferenssi mahdollistaa nopeamman reagoinnin ja paremman käyttökokemuksen. Optimointitekniikoita, kuten mallin kvantisointi ja laitteistokiihdytys, käytetään usein inferenssin nopeuttamiseksi ja resurssitehokkuuden parantamiseksi. Erilaiset laitteistot, kuten CPU:t, GPU:t ja erikoistuneet AI-kiihdyttimet, ovat kaikki suunniteltu tukemaan tekoälyinferenssin vaatimuksia.