Inferensi dan Pembelajaran Mesin

Dalam Pembelajaran Mesin (machine learning), inferensi adalah proses menggunakan model yang telah dilatih untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan atas data baru. Proses ini menjadi tahap akhir dari siklus pembelajaran mesin, setelah model selesai dilatih pada data pelatihan.

Proses Inferensi dalam Pembelajaran Mesin

Pada tahap inferensi, model yang telah dilatih akan menerima input data baru dan menghasilkan output berupa prediksi atau klasifikasi. Contohnya adalah penggunaan model jaringan saraf buatan untuk mengenali gambar atau suara.

Pentingnya Inferensi yang Cepat dan Akurat

Kecepatan dan akurasi inferensi sangat penting dalam aplikasi pembelajaran mesin, terutama pada sistem real-time seperti aplikasi seluler, kendaraan otonom, dan layanan daring. Optimalisasi proses inferensi menjadi fokus utama pengembangan sistem berbasis AI.

Tantangan Inferensi dalam Pembelajaran Mesin

Beberapa tantangan utama dalam inferensi pembelajaran mesin meliputi kebutuhan akan sumber daya komputasi tinggi, penanganan data yang belum pernah dilihat sebelumnya, dan potensi overfitting yang dapat mengurangi akurasi prediksi.