Hva er inferens i AI?
Prosessen hvor en trent AI-modell bruker sin lærte kunnskap til å gjøre prediksjoner eller generere output på nye data.
Definisjon
Inference (Inferens) i AI refererer til prosessen hvor en allerede trent modell anvender sin lærte kunnskap for å lage prediksjoner, klassifikasjoner eller generere output når den får nye, usette input-data.
Formål
Inferens har som mål å utnytte trent AI-kunnskap i praktiske applikasjoner ved å produsere nyttige resultater fra nye data uten behov for ytterligere trening.
Funksjon
Inferens fungerer ved å mate nye data gjennom en trent modells arkitektur og parametere for å produsere output basert på mønstre lært under treningsfasen.
Eksempel
En trent bildegjenkjenningsmodell som klassifiserer nye bilder, en språkmodell som genererer tekst basert på en prompt, eller en anbefalingsmodell som foreslår produkter til nye brukere.
Relatert
Inferens er relatert til modell-anvendelse, prediksjoner, realtids-AI, edge computing og produksjons-deployment.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Inference - Inferens, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva betyr Market Fit?
Market fit skjer når et selskaps produkt tilfredsstiller et sterkt markedsb...
Hva er Definition of Ready?
Definition of Ready (DoR) er et sett med kriterier som er avtalt mellom Pro...
Hva er latens i AI-sammenheng?
Latency (Latens) i AI refererer til den totale tiden det tar fra en bruker...