Inferencja w uczeniu maszynowym (Machine Learning Inference) to proces wykorzystywania nauczonego modelu, aby uzyskać prognozy, decyzje lub wnioski na podstawie nowych danych wejściowych. Jest to kluczowy etap w praktycznym zastosowaniu modeli uczenia maszynowego.
Jak działa inferencja?
Podczas inferencji, wcześniej przeszkolony model uczenia maszynowego jest używany do przewidywania wyników na podstawie nowych danych, które nie były wcześniej dostępne podczas procesu uczenia. Proces inferencji może obejmować różne rodzaje modeli, takie jak modele regresji, klasyfikacji, sieci neuronowe i wiele innych.
Zastosowania
Inferencja w uczeniu maszynowym ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak:
- Przetwarzanie języka naturalnego: W analizie tekstu, inferencja może służyć do klasyfikacji dokumentów, wykrywania emocji w tekście czy generowania odpowiedzi na pytania.
- Rozpoznawanie obrazów: W przetwarzaniu obrazów, inferencja może identyfikować obiekty, twarze czy inne wzorce na zdjęciach.
- Rekomendacje: W systemach rekomendacji, inferencja pomaga w dostarczaniu spersonalizowanych sugestii produktów czy treści użytkownikom.
- Autonomia pojazdów: W autonomicznych pojazdach, inferencja jest wykorzystywana do rozpoznawania otoczenia i podejmowania decyzji na podstawie danych z czujników.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz