Cos’è l’Inferenza IA?

Cosa significa inferenza dell’IA?

L’inferenza dell’IA consiste nell’utilizzare un modello di IA addestrato per fare previsioni o prendere decisioni.  In primo luogo, un modello di IA riceve un ampio dataset di informazioni, che possono includere qualsiasi tipo di informazione, dalle immagini alle letture di testo, audio e sensori.

Il modello analizza questi dati, imparando a identificarne modelli e relazioni. Questa fase di apprendimento si chiama formazione. Una volta addestrato, il modello può essere presentato con nuovi dati invisibili.

Sulla base dei modelli appresi durante l'addestramento, il modello può quindi fare previsioni o prendere decisioni su questi nuovi dati. Ad esempio, un modello addestrato su un dataset di testo massivo può generare testo simile a quello umano quando viene richiesto.

Potrebbe non sempre "vedere" direttamente l’inferenza dell’IA. Al contrario, spesso lo sperimenti tramite applicazioni come app Web, API o chatbot. Queste interfacce forniscono un modo semplice per interagire con il modello di IA, mentre l’effettivo processo di inferenza avviene dietro le quinte.

Il processo di inferenza

Il processo di inferenza dell’IA comprende in genere alcuni passaggi chiave:

• Input: Nuovi dati vengono inseriti nel modello di IA addestrato. Questi dati possono essere un'immagine, una frase, un clip audio o qualsiasi altra informazione che il modello è progettato per gestire.
   
• Elaborazione Il modello analizza i dati di input in base ai modelli appresi durante la fase di addestramento. Può confrontare l'input con esempi noti, estrarre caratteristiche rilevanti o applicare calcoli matematici complessi.
   
• Output: In base alla sua analisi, il modello genera una previsione, classificazione o decisione. ad esempio per identificare un oggetto in un'immagine o tradurre una frase o prevedere la probabilità di un evento.

Ad esempio, un modello di IA addestrato a rilevare transazioni con carte di credito fraudolente potrebbe prendere in considerazione i dettagli delle transazioni (importo, luogo, tempo, ecc.), analizzarli per individuare eventuali modelli sospetti e quindi produrre una previsione, "fraudolenta" o "non fraudolenta".

Essenzialmente, l’inferenza dell’IA sta mettendo in atto la conoscenza di un modello di IA, consentendogli di risolvere problemi del mondo reale e prendere decisioni intelligenti.

Modelli di Machine Learning

L’inferenza dell’IA si basa principalmente su modelli di Machine Learning, algoritmi che consentono ai computer di imparare dai dati senza bisogno di programmazione esplicita. Questi modelli sono i "cervelli" che stanno dietro ai sistemi di IA e consentono loro di riconoscere modelli, fare previsioni ed eseguire attività complesse.

Modelli di training

Prima che un modello di Intelligenza Artificiale possa dedurre, deve essere addestrato. Questo implica che il modello venga alimentato da una grande quantità di dati e che possa imparare i modelli e le relazioni sottostanti. È come se si stesse studiando per un esame: più si studia (o, più dati vengono addestrati sul modello), meglio si esegue il test (o, più accurate sono le previsioni del modello).

Durante l'addestramento, il modello regola i parametri interni per ridurre al minimo gli errori e migliorare la precisione. Questo processo spesso coinvolge complesse tecniche matematiche di ottimizzazione e può richiedere molto tempo e risorse di calcolo, specialmente per modelli grandi e complessi.

Non è sempre necessario partire da zero. Molti potenti modelli pre-addestrati sono immediatamente disponibili, spesso tramite piattaforme open source. Questi modelli sono già stati addestrati su enormi dataset e possono essere messi a punto per attività specifiche o implementati direttamente per inferenza, ad esempio tramite OVHcloud AI Deploy .

Tipi di apprendimento

I modelli di Machine Learning possono essere addestrati utilizzando diversi approcci, ognuno dei quali è adatto a diversi tipi di attività e dati:

• L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestramento di un modello su dati etichettati, in cui ciascun punto dati è associato a un output o a un'etichetta noti. Ad esempio, un modello addestrato a riconoscere i gatti nelle immagini sarebbe alimentato da immagini etichettate come "gatto" o "non gatto". Il modello impara a mappare gli input agli output in base a questi dati etichettati.
   
• Apprendimento non supervisionato Questo implica l'addestramento di un modello su dati non etichettati per scoprire modelli o strutture nascoste. Ad esempio, un modello può raggruppare i clienti in segmenti diversi in base al comportamento di acquisto.
   
• Apprendimento rafforzato: Questo implica l'addestramento di un modello attraverso tentativi ed errori, dove impara ad agire in un ambiente per massimizzare una ricompensa. Ad esempio, un modello che controlla un robot potrebbe imparare a muoversi in un labirinto ricevendo ricompense per aver raggiunto l'obiettivo e penalità per aver incontrato degli ostacoli.

La scelta dell’approccio di apprendimento dipende dall’applicazione specifica e dai dati disponibili per le tue soluzioni di IA . Ogni tipo di apprendimento ha i suoi punti di forza e di debolezza, e i ricercatori sviluppano costantemente nuove e migliori tecniche.

Come per l’addestramento, anche l’inferenza dell’IA richiede potenza di calcolo. La complessità del modello, la dimensione dei dati di input e la velocità di inferenza desiderata influenzano tutte le risorse di calcolo necessarie. Anche se le GPU sono spesso preferite per le capacità di elaborazione parallela, le CPU possono essere utilizzate, soprattutto per le attività meno impegnative.

Sebbene i modelli tradizionali di Machine Learning esistano da decenni, i recenti progressi nel Deep Learning hanno notevolmente ampliato le capacità dell’IA. I modelli di Deep Learning si ispirano alla struttura e alla funzione del cervello umano, utilizzando una rete neurale artificiale con più strati per elaborare le informazioni in modo gerarchico.

Questo permette loro di imparare modelli e rappresentazioni complesse da grandi quantità di dati, portando a nuovi sviluppi in diverse applicazioni di IA.

L’impatto dell’IA, in particolare del Deep Learning , è evidente in numerosi settori e applicazioni. Nel settore sanitario, l’IA viene utilizzata per diagnosticare le malattie in modo più accurato, sviluppare nuovi farmaci e trattamenti, personalizzare i piani di trattamento per i singoli pazienti e migliorare la cura complessiva dei pazienti.

Elaborazione dati per inferenza

Sebbene l’addestramento di un modello di IA sia fondamentale, un’elaborazione efficiente dei dati è essenziale per un’inferenza di IA di successo.  Questo implica la preparazione e la trasformazione dei dati di input in un formato che il modello possa comprendere e utilizzare per generare previsioni accurate e tempestive.

inferenza in tempo reale

Molte applicazioni di IA richiedono un’inferenza in tempo reale, dove il modello deve elaborare i dati e generare previsioni istantaneamente. Questo aspetto è particolarmente importante in applicazioni come:

• Veicoli autonomi : Le auto a guida autonoma si basano sull'inferenza in tempo reale per elaborare i dati dei sensori (telecamere, radar, ecc.) e prendere decisioni in frazioni di secondo per navigare in modo sicuro. Ritardi nell’inferenza potrebbero causare incidenti.
   
• Rilevamento di frodi  L’inferenza in tempo reale è fondamentale per identificare le transazioni fraudolente man mano che si verificano, prevenendo le perdite finanziarie e proteggendo gli utenti.
   
• Negoziazione ad alta frequenza: Nei mercati finanziari, i millisecondi contano. I modelli di IA devono analizzare i dati di mercato ed eseguire le compravendite in tempo reale per trarre vantaggio dalle opportunità.

Per ottenere inferenza in tempo reale, sono necessarie pipeline di dati efficienti per gestire l'afflusso continuo di dati, eseguire i passaggi di pre-elaborazione necessari (pulizia, formattazione, estrazione di feature) e inviare i dati elaborati al modello con una latenza minima.

Modelli Di Inferenza Basati Sul Cloud

Il Cloud computing è diventato sempre più importante per l’inferenza dell’IA, in particolare per le applicazioni che richiedono scalabilità e alta disponibilità. Le piattaforme Cloud offrono diversi vantaggi:

• Scalabilità: Le risorse Cloud possono essere facilmente aumentate o ridotte in base alla domanda, consentendo ai sistemi di IA di gestire carichi di lavoro fluttuanti e gestire volumi di dati crescenti.
   
• Accessibilità I modelli di inferenza basati sul Cloud sono accessibili ovunque sia disponibile una connessione Internet, consentendo l'implementazione su diversi dispositivi e localizzazioni.
   
• Rapporto qualità/prezzo: Le piattaforme Cloud offrono modelli di tariffazione pay-as-you-go, che consentono agli utenti di pagare solo per le risorse consumate, che possono essere più convenienti rispetto alla manutenzione delle infrastrutture on-premise.
   
• Hardware specializzato: I provider Cloud offrono accesso a hardware specializzato come GPU e TPU, ottimizzati per i carichi di lavoro di IA e in grado di accelerare notevolmente l’inferenza.

Utilizzando modelli di inferenza basati sul Cloud, aziende e sviluppatori possono distribuire e scalare le applicazioni di IA in modo più efficiente, ridurre i costi infrastrutturali e concentrarsi sullo sviluppo di soluzioni innovative.