机器学习推断是将经过训练的模型应用于现实世界数据的关键方面。通过使系统能够从新投入中产生预测，推理在各个行业的决策中起着至关重要的作用。了解推理过程可以增强我们有效利用机器学习并浏览数据驱动技术的复杂性的能力。
什么是机器学习推断？
机器学习推断是使用训练有素的ML模型根据新数据做出预测或得出结论的过程。这可能涉及根据应用程序的上下文生成分数，分类图像或生成文本输出。这是将学习模式转变为可行的见解的桥梁。
机器学习生命周期
机器学习生命周期由两个主要阶段组成：培训和推理。
训练步骤
在培训阶段，重点是通过向其学习模式和关系的大型数据集来开发ML模型。主要目标是创建一个可以很好地推广到看不见数据的模型。
评估和验证
培训完成后，模型将使用验证数据集进行评估。此步骤确保模型的预测是准确且可靠的，可以在进行推理阶段之前进行调整。
推理步骤
一旦验证，模型将进入推理阶段，将其应用于实时数据。这种现实世界的应用程序允许组织分析传入数据并产生导致明智决策的预测。
用户互动
最终用户通常通过提交输入数据（例如用户查询或传感器读数）与推理系统进行交互。然后，系统处理此信息并返回用户可以采取的预测或见解。
ML推理环境的关键组成部分
创建有效的ML推理系统取决于三个关键组件：数据源，主机系统和数据目的地。
数据源
数据源是提供模型功能所需的实时数据的系统。它们可以包括各种应用程序和数据集群，以收集实时信息。
例子
数据源的真实示例包括用户活动跟踪系统，IoT设备和收集与模型应用程序相关的输入的数据库。
主机系统
主机系统是数据源和模型之间的中介。它管理数据传输并将推理代码集成到应用程序中，同时提供必要的计算资源。
输出管理
处理数据后，主机系统负责将结果转移回各种数据终点，以确保预测快速有效地触及用户或下游应用程序。
数据目的地
数据目的地是存储ML模型产生的输出以进行进一步分析或应用的地方。这些位置对于继续使用模型预测至关重要。
在应用中集成
下游应用程序访问输出数据以增强用户体验，驱动自动化流程或为组织内的战略决策提供信息。
机器学习的因果推断
因果推断是指理解系统内干预和变化的影响的过程。建立可行的见解不仅仅是相关性。
与传统ML预测的关系
尽管传统ML的预测准确性通常不需要因果推论，但在基于模型的预测实施策略时，了解这些因果关系变得至关重要。
统计推断和机器学习推断之间的区别
统计推断着重于通过假设检验和估计来从样本数据得出结论。
与机器学习推断进行比较
另一方面，机器学习推断围绕着学习参数的直接应用以对新数据进行预测。这种差异对于有效利用每种方法至关重要。
学习和推理的观点
关于机器学习中的学习与推断之间的关系，存在各种观点。
统计观点
从统计的角度来看，参数估计通常被视为一种推论形式，强调理解数据中关系的重要性。
传统的ML观点
相反，传统的ML研究将模型学习与推理区分开，重点是基于先前建立的模式生成预测的阶段。
了解机器学习推断的重要性
掌握与机器学习推断相关的定义和过程对于实际应用至关重要。对模型输出的准确解释使组织可以做出明智的决策，优化运营并推动各个部门的创新。了解推论的细微差别可以增强有效应用机器学习的能力，从而确保可以从复杂的数据集中获得宝贵的见解。
