Les inférences dans le cadre de l’intelligence artificielle (IA) se réfèrent à la capacité d’un système informatique à appliquer des connaissances et des logiques apprises pour prendre des décisions ou prédire des résultats dans des situations nouvelles ou inconnues.
Cela implique plusieurs processus clés
- Apprentissage : Avant de pouvoir faire des inférences, un modèle d’IA doit être entraîné avec des données. Pendant cette phase d’apprentissage, le modèle détecte des patterns, des règles et des corrélations dans les données d’entraînement.
- Généralisation : Après l’entraînement, le modèle doit être capable de généraliser ce qu’il a appris à de nouvelles données qu’il n’a jamais vues auparavant. La généralisation est la capacité de l’IA à appliquer les connaissances acquises à des situations similaires mais inédites.
- Prédiction : Utilisant les connaissances acquises lors de l’entraînement, l’IA peut faire des prédictions sur de nouvelles entrées. Par exemple, un modèle d’IA entraîné sur des photos de chats et de chiens peut inférer la catégorie d’une nouvelle photo.
- Raisonnement : Certains modèles d’IA sont capables de raisonner sur les données pour faire des inférences. Cela peut impliquer de comprendre des relations complexes, de résoudre des problèmes ou de générer de nouvelles idées basées sur les connaissances acquises.
- Adaptation : Les systèmes d’IA peuvent également s’adapter à de nouvelles informations ou à des changements dans l’environnement, modifiant leurs inférences en conséquence.
Dans le cadre de l’IA, les inférences peuvent être effectuées dans une variété de domaines, allant de la reconnaissance d’images et de la compréhension du langage naturel à la planification et à la prise de décision automatisées. Les techniques sous-jacentes à ces inférences peuvent varier, allant des réseaux de neurones profonds à l’apprentissage par renforcement, en passant par les arbres de décision et les algorithmes génétiques.
Vincent est un passionné de la technologie et plus particulièrement de l’intelligence artificielle.
Sa formation d’ingénieur en électronique et sa passion pour l’écriture se combinent pour donner naissance à Minderlist.
Minderlist est une plateforme qui rend l’information sur la technologie accessible à tous.
