Training och inference är två olika steg i processen att använda maskininlärning för att lösa ett problem. Training innebär att träna en modell, vilket innebär att man ger den inputdata och låter den försöka göra en prediction eller fatta ett beslut. Sedan jämför man modellens output med önskat resultat och justerar modellen baserat på skillnaden mellan dem. Detta processen upprepas tills modellen har lärt sig att göra rätt prediction eller fatta rätt beslut med tillräckligt hög noggrannhet.
Inference innebär att använda den tränade modellen för att göra predictioner eller fatta beslut på ny data. När modellen har tränats kan den användas för att analysera nya data och försöka göra riktiga predictioner eller fatta riktiga beslut baserat på vad den har lärt sig.
Så training är processen att lära sig hur man ska utföra en uppgift, medan inference är att faktiskt utföra uppgiften. Training är oftast en tidskrävande process som kräver en stor mängd data och datorkraft, medan inference kan vara snabbare och kräva mindre resurser.
Lämna ett svar