Nell’ambito del machine learning, l’inferenza si riferisce al processo attraverso il quale un modello già addestrato viene utilizzato per fare previsioni su nuovi dati. In altre parole, dopo che un modello è stato allenato (o “addestrato”) su un set di dati noto (il train set), l’inferenza implica l’applicazione di questo modello a dati che non ha mai visto prima (spesso denominati test set o dati di produzione) per generare output utili.
Durante la fase di addestramento, un modello impara a identificare pattern, relazioni e caratteristiche all’interno del set di dati. Questo apprendimento viene successivamente messo alla prova durante l’inferenza. Ad esempio, in un modello di machine learning per il riconoscimento delle immagini, la fase di addestramento comporta l’apprendimento delle caratteristiche visive che distinguono le varie categorie. Durante l’inferenza, il modello viene poi presentato con nuovi dati e deve prevedere o “inferire” le loro categorie basandosi su ciò che ha appreso.
L’inferenza si differenzia dall’addestramento in diversi modi:
- Velocità: L’inferenza deve spesso essere rapida, soprattutto in applicazioni in tempo reale.
- Efficienza: Mentre l’addestramento può richiedere molte risorse computazionali, l’inferenza tende a essere meno onerosa, poiché il modello non sta più apprendendo, ma solo applicando ciò che ha appreso.
- Stabilità: L’inferenza richiede che il modello sia stabile e affidabile nel suo output, dato che le previsioni vengono spesso utilizzate per prendere decisioni o azioni.
In sintesi, l’inferenza nel machine learning è il processo finale e cruciale dove il modello addestrato viene utilizzato per fare previsioni o decisioni basate su nuovi dati, dimostrando l’efficacia dell’apprendimento e la sua applicabilità pratica.