Que signifie "Phase d'inférence"?

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La phase d'inférence est super importante pour comment les modèles font des prédictions avec des nouvelles données. Après qu'un modèle a été entraîné avec des données historiques, la phase d'inférence lui permet de prendre des infos fraîches et sans étiquettes pour donner des idées ou des prédictions.

Pendant cette phase, le modèle utilise ce qu'il a appris des exemples passés pour analyser les nouvelles données. C'est là que le modèle prouve son efficacité dans des situations réelles, comme prédire des résultats ou prendre des décisions basées sur les tendances actuelles.

Souvent, la collaboration entre différentes entreprises peut améliorer la qualité des prédictions. Elles peuvent décider de partager leurs modèles ou les prédictions qu'elles génèrent avec les nouvelles données. Différents contrats peuvent définir comment ce partage se fait, que ce soit juste le modèle, juste les prédictions, ou les deux.

L'objectif pendant la phase d'inférence est de maximiser l'utilité des prédictions tout en s'assurant que chaque partie tire un profit de la collaboration. En analysant comment mieux partager l'info, les entreprises peuvent améliorer leurs résultats et prendre de meilleures décisions basées sur les prédictions qu'elles génèrent.