Inferenz

Sie haben sich dazu entschieden, mehr über den spannenden Begriff Inferenz zu erfahren? Wir begrüßen sie in unserem Glossar zu Künstlicher Intelligenz, wo wir dieses Konzept in einfacher und klarer Weise erklären werden.

Was bedeutet Inferenz?

Die Inferenz bezeichnet im Kontext der Künstlichen Intelligenz den Prozess, durch den eine AI auf der Basis von eingegebenen Daten Vorhersagen oder Schlussfolgerungen trifft. Diese Schlussfolgerungen basieren auf einem Modell, das vorher durch Machine Learning erstellt wurde. Somit ist die Inferenz das Anwenden des Modells auf neue Daten.

Warum ist die Inferenz wichtig?

Die Inferenz ist ein zentraler Teil der Künstlichen Intelligenz und verleiht einer AI ihre Fähigkeit, „intelligent“ zu handeln. Durch die Verwendung von Inferenzen kann eine KI sinnvolle Schlussfolgerungen aus den Daten ziehen und diese auf noch unbekannte Daten anwenden, was sie zu einem unersetzlichen Werkzeug in zahlreichen Industrien und Disziplinen macht.

Beispiel für eine Inferenz

Ein einfaches Beispiel für eine Inferenz ist ein Wettervorhersage-Modell. Die KI erhält Daten wie Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchtigkeit als Eingabe. Das Inferenzmodell, welches zuvor mit historischen Daten trainiert wurde, nutzt diese Informationen, um das Wetter der nächsten Stunden oder Tage vorherzusagen. Somit trifft die Künstliche Intelligenz auf Basis der Daten Schlussfolgerungen.

Fazit zur Inferenz

Abschließend lässt sich sagen, dass die Inferenz ein unverzichtbarer Teil des Feldes der Künstlichen Intelligenz ist und eine große Rolle bei der Vorhersage und Modellierung von Daten spielt. Sie ermöglicht es den Maschinen, auf neue Situationen zu reagieren und Entscheidungen zu treffen.

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