Sự khác biệt giữa quá trình training và inference trong AI tạo sinh, hai quy trình không thể tách rời

- Training trong học máy hoạt động tương tự não người, với mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và các lớp nút bắt chước nơ-ron sinh học.
- Phương pháp training ban đầu sử dụng "dữ liệu có nhãn" được giám sát bởi con người, sau đó chuyển sang big data cung cấp lượng thông tin khổng lồ trong học tự giám sát và bán giám sát.
- Quá trình học của mô hình học máy diễn ra thông qua thử nghiệm và lỗi với nhiều lần lặp lại để đưa ra dự đoán chính xác - gọi là lan truyền tiến và lan truyền ngược.
- Điểm trọng số được gán cho các tham số dữ liệu khi dữ liệu di chuyển từ lớp này sang lớp khác, đảm bảo điểm trọng số chính xác và tạo ra kết quả đầu ra chính xác.
- Inference là quá trình mô hình học máy xử lý dữ liệu không nhãn, đưa ra kết luận dựa trên bằng chứng và lý luận.
- Trong quá trình inference, mô hình so sánh các tham số của dữ liệu mới với thông tin đã học được trong giai đoạn training và testing.
- Con người can thiệp vào kết quả đầu ra của mô hình để tạo dữ liệu có nhãn, được sử dụng cho quá trình training mô hình trong tương lai.
- Sự can thiệp của con người giúp cải thiện mô hình bằng cách đảm bảo kết quả đầu ra chính xác và nâng cao mức độ chính xác.
- Training và inference có mối liên hệ sâu sắc với nhau: training tạo nền tảng cho mô hình hiểu mẫu, mối quan hệ và ngữ cảnh trong dữ liệu; inference áp dụng kiến thức đã học vào tình huống thực tế.
- Không có training sẽ không có inference, và không có inference sẽ không có phản hồi để cung cấp cho giai đoạn training.
- Việc lặp đi lặp lại quá trình training và inference là điều đang làm cho trí tuệ nhân tạo ngày càng thông minh và hiệu quả hơn.
- Nisha Arya, tác giả bài viết, là nhà khoa học dữ liệu, biên tập viên và quản lý cộng đồng cho KDnuggets, quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên về nghề nghiệp khoa học dữ liệu.

📌 Training và inference tạo nên liên minh không thể tách rời trong AI tạo sinh. Training xây dựng nền tảng hiểu biết cho mô hình, trong khi inference áp dụng kiến thức này vào thực tế. Chu trình lặp lại liên tục giữa hai quá trình này là chìa khóa làm cho AI ngày càng thông minh hơn.

https://www.kdnuggets.com/training-vs-inference-the-ultimate-alliance