L'inférence dans les réseaux de neurones et l'intelligence artificielle (IA) se réfère au processus par lequel un modèle préalablement entraîné est utilisé pour générer des prédictions à partir de nouvelles données. Il y a deux phases dans la production d'un réseau de neurones:
De façon simpliste, l'inférence est la phase durant laquelle le réseau est utilisé. C'est en quelque sorte la phase de production d'un réseau préalablement entraîné.
Voici quelques points clés concernant l'inférence dans les réseaux de neurones et l'IA :
Utilisation des modèles entraînés : L'inférence utilise les configurations des poids et des biais fixés du modèle après l’entraînement pour évaluer de nouvelles données.
Performance et Efficacité : L'inférence doit être rapide et efficace, surtout dans les applications temps réel comme la reconnaissance vocale ou la conduite automatique. Les modèles peuvent être optimisés pour l'inférence par des techniques comme la réduction de la précision des calculs (quantisation), la simplification du modèle (pruning), ou par l'utilisation de matériel spécialisé comme les GPUs ou TPUs.
Application dans divers domaines : Elle est utilisée dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage, les recommandations de produits, etc.
Déploiement : L'inférence peut être déployée sur différentes plateformes, allant des serveurs cloud aux appareils mobiles ou embarqués grâce à l'utilisation de frameworks spécifiques qui supportent l'inférence sur différents types de matériels.
Évaluation de la performance : Bien que l'entraînement se concentre sur la réduction de l'erreur sur un jeu de données connu (apprentissage), l'inférence est évaluée pour sa capacité à performancer correctement sur des données non vues auparavant (généralisation).
En résumé, l'inférence est une phase cruciale qui détermine l'utilité réelle d'un modèle d'IA dans des scénarios de la vie réelle où les décisions doivent souvent être prises en temps réel et de manière fiable.