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AI推理和訓練有什麼不同?你知道嗎?

Mar 26, 2024 pm 02:40 PM
ai 預測 泛化

如果要用一句話概括AI的訓練和推理的不同之處,我覺得用「台上一分鐘,台下十年功」最為貼切。

小明和心儀已久的女神交往多年,對邀約她出門的技巧和心得頗有心得,但仍對其中的奧秘感到困惑。

借助AI技術,能否實現精準預測?

小明思考再三,總結出了可能影響女神是否接受邀請的變數:是否假日,天氣不好,太熱/太冷了,心情不好,生病了,另有他約,家裡來親戚了......等等。

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將這些變數加權求和,如果大於某個閾值,女神必定接受邀約。那麼,這些變數的都佔多少權重,閾值又是多少呢?

這是一個十分複雜的問題,很難用簡單的方法準確解決。因此,小明計畫利用深度神經網路進行研究,應用於大量累積的資料進行訓練,以便讓人工智慧模型自行學習其中的模式。

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小明最大的優點在於他擁有豐富的資料累積。因此,他經過整理,準確地列出了所有變量,並將它們精確地對應於是否邀約成功。這種做法被稱為「資料標註」。

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有了數據,就把它們投餵給AI。 AI讀取每一組數據,採用初始的預設權值進行評估,然後得出自己分析的結果,這個過程叫做「正向傳播」。

然後,就是檢驗AI的結果是否正確了。

這裡需要引入一個「損失函數」來計算結果和正確答案之間的差距。如果結果不甚理想,會回傳去優化調整權值,再次得到結果進行評估,這個過程叫做「反向傳播」。

經檢驗,發現評估結果和正確答案近了一步。後面再經過多輪循環往復的迭代,不斷透過調整參數權重逐步逼近正確答案,這個過程就叫做「梯度下降」。

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經過多輪已知資料的深度洗禮,AI評估的準確度已經相當高了。於是小明結束訓練,固定參數權值,修剪掉權值未啟動的多餘參數,宣告進入下一階段。

是時候檢驗下前段時間艱苦卓絕的工作的成果了!

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於是,小明挑選良辰吉日,把各項全新的參數都準備齊全並輸到AI裡。 AI迅速地給出了自己的評估結論:女神將接受邀約!

上面的過程就叫做「推理」。

小明沐浴更衣,精心收拾,預定好電影票,小心翼翼地徵求女神意見。果然,女神答應了!

此後,每次邀約前,小明都要虔誠地讓AI預測是否成功。事實證明,AI絕大多數時候都能說對。我們可以AI的說「泛化」效果很好。

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綜上,所謂AI訓練,就是讓神經網路從現有的資料中學習新能力的過程。

這個過程非常複雜,就像從小接受九年義務教育一樣,涉及到學校、書本、老師等因素的緊密配合,數據吞吐量大,屬於密集計算,花費時間訓練是非常必要的。

所謂AI推理,就是給訓練好的AI輸入新數據,讓它解決同類的新問題。

這個就好比學生大學畢業,離開學校、書本、老師,採用所學的知識獨立處理新問題,數據吞吐量相對較小,但需要隨叫隨到,又快又好地給出答案。

我們一般接觸到的AI應用,都是服務提供者訓練好的APP。我們在上面提出各種各樣的任務,後台以秒為單位快速響應並給出答案,這些都屬於AI推理。

駕馭好AI,就能讓我們在工作中游刃有餘,事半功倍。

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