概要
推論処理とは、学習済みAIモデルに入力データを与え、その結果を出力するプロセスです。画像認識、自然言語処理など、AIが様々なタスクを実行する際に不可欠な工程です。モデルの学習とは異なり、既存の知識を活用して予測や判断を行います。
学習済みモデルは、大量のデータで学習されたパラメータ群を保持しています。推論処理では、入力データがモデルに入力され、各層を通じて順伝播されます。各層の活性化関数を通じてデータが変換され、最終的に出力層で予測値が出力されます。出力値は確率やスコアとして表現され、その解釈によって、最終的な判断やアクションに繋げられます。推論処理は、学習処理に比べて計算コストが一般的に低いですが、モデルの複雑さや入力データのサイズによっては、GPUなどの高性能なハードウェアが必要となる場合があります。