tekoälyinferenssiä

Tekoälyinferenssi viittaa prosessiin, jossa ennalta koulutettua tekoälymallia käytetään uusien tietojen perusteella ennusteiden tai päätösten tekemiseen. Se on tekoälyn elinkaaren toinen vaihe mallin koulutuksen jälkeen. Koulutuksen aikana malli oppii tunnistamaan malleja ja suhteita opetettuun dataan. Inferenssivaiheessa tämä opittu tieto muunnetaan käytännön sovelluksiksi.

Kun malli on koulutettu, se voidaan ottaa käyttöön erilaisissa ympäristöissä, kuten palvelimilla, mobiililaitteissa tai reunalaitteissa. Kun uusi data syötetään mallille, se käsittelee sen ja tuottaa tuloksen, joka voi olla esimerkiksi luokittelu, ennuste tai generoitua sisältöä. Esimerkiksi kuvantunnistusmallin inferenssissä malli tunnistaa kuvan sisällön, kuten onko kuvassa kissa vai koira. Puheentunnistuksessa inferenssi muuntaa äänisignaalit tekstiksi.

Tekoälyinferenssin tehokkuus on kriittinen tekijä monissa sovelluksissa, erityisesti reaaliaikaisissa järjestelmissä kuten itseohjautuvissa autoissa tai pelimekaniikoissa. Suorituskyvyn optimointi, kuten viiveen vähentäminen ja laskentatehon tehokas käyttö, on jatkuva tutkimus- ja kehitysalue tekoälyalalla. Inferenssin suorittamiseen käytettävät laitteisto- ja ohjelmistoratkaisut vaihtelevat laajasti riippuen sovelluksen vaatimuksista.