In der Künstlichen Intelligenz (KI) bezeichnet der Begriff Inferenz den Prozess, bei dem ein trainiertes Modell neue, unbekannte Daten analysiert und auf Grundlage dieser Analyse Vorhersagen, Entscheidungen oder Klassifizierungen trifft. Anders als das Training, bei dem das Modell lernt, basiert die Inferenz auf der Anwendung des bereits erlernten Wissens. Dieser Schritt ist entscheidend, da er die praktische Anwendung und den Mehrwert der KI-Modelle unter Beweis stellt.
Während des Inferenzprozesses nimmt das Modell Eingabedaten entgegen, verarbeitet sie mithilfe der in der Trainingsphase erlernten Parameter und generiert eine Ausgabe. Ein Beispiel hierfür ist die Bilderkennung: Ein trainiertes Modell kann nach der Inferenz eine bestimmte Objektgruppe in einem Bild identifizieren. Ebenso wird Inferenz in der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt, um Texte zu übersetzen oder Emotionen aus Texten zu erkennen.
Es gibt zwei Haupttypen der Inferenz: die Batch-Inferenz und die Echtzeit-Inferenz. Bei der Batch-Inferenz werden große Mengen an Daten auf einmal verarbeitet, was effizient, aber nicht unbedingt zeitkritisch ist. Im Gegensatz dazu erfolgt die Echtzeit-Inferenz in Echtzeit, wobei das Modell sofortige Antworten liefert, was in Anwendungen wie Sprachassistenten oder autonomen Fahrzeugen unerlässlich ist.
Die Inferenz ist nicht nur ein technischer Prozess, sondern auch ein entscheidender Faktor für die Praktikabilität von KI-Systemen. Sie ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und innovative Dienstleistungen anzubieten. Gleichzeitig stellen die Anforderungen an die Inferenz, wie z.B. die Notwendigkeit hoher Rechenleistung oder die Vermeidung von Verzögerungen, eine Herausforderung dar, der sich Entwickler und Anwendungen stellen müssen.