Słownik pojęć AI

Inferencja

Inferencja odnosi się do procesu stosowania wytrenowanego modelu do nowych danych w celu generowania przewidywań lub wniosków. Po etapie treningu, gdzie model uczy się na podstawie dostępnych danych, inferencja jest krokiem, w którym model jest używany do uzyskiwania praktycznych rezultatów na danych, które nie były wcześniej widziane. Proces inferencji może przyjmować różne formy w zależności od rodzaju modelu i jego zastosowania:

1. Klasyfikacja: W przypadku modeli klasyfikacyjnych, inferencja polega na przypisywaniu nowych przykładów do określonych kategorii lub klas. Na przykład, model wytrenowany do rozpoznawania obrazów może klasyfikować nowe obrazy jako zawierające określone obiekty.
2. Regresja: Dla modeli regresyjnych, inferencja polega na przewidywaniu wartości ciągłych. Na przykład, model przewidujący ceny domów wykorzystałby informacje o nowym domu, aby oszacować jego wartość.
3. Detekcja Anomalii: W modelach wykrywania anomalii, inferencja służy do identyfikowania przypadków, które odbiegają od normy, na podstawie nauki o cechach normalnych przypadków.
4. Generowanie Tekstu: W modelach NLP, takich jak GPT-3, inferencja umożliwia generowanie tekstu na podstawie danych wejściowych. Model tworzy ciąg tekstu, który jest kontynuacją podanego fragmentu.