AI 추론과 훈련의 차이점은 무엇입니까? 당신은 알고 있나요?

AI 훈련과 추론의 차이를 한 문장으로 요약한다면 '무대 위에서는 1분, 무대 밖에서는 10년의 노력'이 가장 적절하다고 생각합니다.

샤오밍은 자신이 오랫동안 존경해 온 여신과 수년간 데이트를 해왔고, 그녀에게 데이트 신청을 한 경험도 꽤 있지만 여전히 미스터리에 대해 혼란스러워하고 있습니다.

AI 기술의 도움으로 정확한 예측이 가능할까요?

Xiao Ming은 여신이 초대를 수락하는지 여부에 영향을 미칠 수 있는 변수를 반복해서 생각하고 요약했습니다. 휴일인지, 날씨가 좋지 않은지, 너무 덥거나 너무 추운지, 기분이 좋지 않은지, 아픈지, 그는 다른 약속이 있어서 친척들이 집에 옵니다.

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이 변수의 가중 합이 특정 임계 값보다 크면 여신은 반드시 초대를 수락합니다. 그렇다면 이러한 변수에는 얼마나 많은 가중치가 있고 임계값은 무엇입니까?

이것은 간단한 방법으로는 정확하게 해결하기 어려운 매우 복잡한 문제입니다. 따라서 샤오밍은 심층신경망을 활용한 연구를 진행하고 이를 학습에 적용해 인공지능 모델이 스스로 패턴을 학습할 수 있도록 할 계획이다.

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Xiao Ming의 가장 큰 장점은 풍부한 데이터 축적을 가지고 있다는 것입니다. 그래서 그는 모든 변수를 체계화하고 정확하게 나열했으며 이를 제안의 성공 여부와 정확히 매핑했습니다. 이 방법을 "데이터 주석"이라고 합니다.

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데이터가 확보되면 AI에 제공하세요. AI는 각 데이터 세트를 읽고 초기 기본 가중치를 사용하여 이를 평가한 다음 자체 분석 결과를 얻습니다. 이 프로세스를 "순방향 전파"라고 합니다.

그런 다음 AI 결과가 올바른지 확인하세요.

결과와 정답의 차이를 계산하려면 여기에 "손실 함수"를 도입해야 합니다. 결과가 이상적이지 않으면 다시 돌아가서 가중치를 최적화 및 조정하고 평가를 위해 결과를 다시 얻습니다. 이 프로세스를 "역전파"라고 합니다.

테스트해본 결과 평가결과와 정답이 한걸음 가까워진 것을 확인했습니다. 여러 번의 반복 후에 매개변수 가중치를 조정하여 정답에 점차적으로 접근하는 과정을 "경사하강법"이라고 합니다.

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알려진 데이터에 대한 심층적인 세례를 여러 차례 거친 후에 AI 평가의 정확도는 이미 상당히 높습니다. 그래서 Xiao Ming은 훈련을 종료하고 매개변수 가중치를 수정하고 가중치가 활성화되지 않은 중복 매개변수를 제거하고 다음 단계로 진입을 선언했습니다.

이제 얼마 전에 열심히 작업한 결과를 테스트할 시간입니다!

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그래서 Xiao Ming은 모든 새로운 매개 변수를 준비하고 AI에 입력하기 위해 좋고 상서로운 날을 선택했습니다. AI는 신속하게 자체 평가 결론을 내렸습니다. 여신이 초대를 수락할 것입니다!

위의 과정을 '추론'이라고 합니다.

샤오밍은 목욕을 하고 옷을 갈아입고, 깨끗하게 정리하고, 영화표를 예매하고, 여신에게 조심스럽게 의견을 물었습니다. 물론, 여신도 동의했습니다!

이제부터 모든 초대 전에 Xiao Ming은 종교적으로 AI가 성공할지 여부를 예측하도록 할 것입니다. AI는 대부분의 경우 이를 올바르게 수행할 수 있는 것으로 나타났습니다. AI의 '일반화' 효과는 매우 좋다고 할 수 있다.

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요약하자면, 소위 AI 훈련은 신경망이 기존 데이터로부터 새로운 기능을 학습하도록 하는 과정입니다.

이 과정은 어린 시절부터 9년 동안 의무 교육을 받은 것과 마찬가지로 매우 복잡합니다. 여기에는 학교, 서적, 교사 및 기타 요소의 긴밀한 협력이 필요하며 데이터 처리량이 매우 많습니다. 훈련하는 데 시간을 투자합니다.

소위 AI 추론은 훈련된 AI에 새로운 데이터를 입력하고 동일한 유형의 새로운 문제를 해결하도록 하는 것입니다.

학생이 대학을 졸업하고 학교, 책, 교사를 떠나 학습한 지식을 사용하여 새로운 문제를 독립적으로 처리하는 것과 같습니다. 데이터 처리량은 상대적으로 적지만 대기하고 답변을 제공해야 합니다. 빨리 그리고 잘.

우리가 일반적으로 접하는 AI 애플리케이션은 서비스 제공자가 훈련한 앱입니다. 위에서 다양한 작업을 제안하고 백그라운드에서 빠르게 응답하고 몇 초 안에 답변을 제공합니다.

AI를 잘 제어하면 작업을 쉽게 수행하고 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.

위 내용은 AI 추론과 훈련의 차이점은 무엇입니까? 당신은 알고 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!