Qu'est-ce que l'Inférence en IA ?
Le processus par lequel un modèle d'IA utilise ses connaissances apprises pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Définition
L'Inférence en IA désigne le processus par lequel un modèle d'intelligence artificielle utilise ses connaissances apprises pendant l'entraînement pour faire des prédictions, classifications ou générations sur de nouvelles données inédites.
Objectif
L'inférence vise à appliquer pratiquement les capacités acquises par un modèle, transformant les patterns appris en prédictions utiles pour des applications réelles.
Fonction
Le processus d'inférence utilise les paramètres optimisés du modèle pour traiter de nouveaux inputs et produire des sorties basées sur les associations apprises.
Exemple
Un modèle de reconnaissance d'images entraîné sur des milliers de photos de chats qui utilise l'inférence pour identifier un chat dans une nouvelle photo jamais vue auparavant.
Connexe
L'inférence est le pendant pratique de l'entraînement, utilise des techniques d'optimisation et est cruciale pour le déploiement de modèles en production.
Vous voulez en savoir plus ?
Si vous voulez en savoir plus au sujet de Inférence, contactez-moi sur X. J'adore partager des idées, répondre aux questions et discuter de curiosités sur ces sujets, alors n'hésitez pas à passer. À bientôt !
Que signifie ROI ?
Le Retour sur Investissement, ou ROI, est une mesure financière utilisée po...
Qu'est-ce qu'un Feature Flag ?
Les Feature Flags, également connus sous le nom de Feature Toggles, sont un...
Qu'est-ce qu'un Benchmark IA ?
Un Benchmark IA est un test ou ensemble de métriques standardisé utilisé po...