Odborné vysvětlení: Inference v AI označuje proces, při kterém trénovaný model aplikuje své naučené znalosti na nová, dříve neviděná data k vytvoření předpovědí nebo rozhodnutí. Je to fáze následující po tréninku modelu, kdy se model používá k praktickým účelům. Inference může probíhat v reálném čase (např. rozpoznávání řeči) nebo dávkově (např. analýza velkých datových souborů).
Vysvětlení pro laiky: Inference je jako když umělá inteligence používá to, co se naučila, k řešení nových úkolů. Je to podobné tomu, jak student po naučení matematiky používá své znalosti k řešení nových příkladů. AI se nejprve “učí” na spoustě příkladů a pak tyto znalosti aplikuje na nové situace, aby udělala rozhodnutí nebo předpovědi.
Inference in AI refers to the process where a trained model applies its learned knowledge to new, previously unseen data to make predictions or decisions. It is the phase following model training, where the model is used for practical purposes. Inference can occur in real-time (e.g., speech recognition) or in batch (e.g., analysis of large datasets).
