「推論フェーズ」とはどういう意味ですか？

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推論フェーズは、モデルが新しいデータに基づいて予測をするための重要な部分なんだ。モデルが過去のデータを使ってトレーニングされた後、この推論フェーズで新しいラベルのない情報を取り入れて、洞察や予測を提供することができるんだ。

このフェーズでは、モデルは過去の例から学んだことを使って新しいデータを分析する。ここで、モデルがリアルな状況での効果を示すんだ。たとえば、結果を予測したり、現在のトレンドに基づいて決定を下したりすることね。

多くの場合、異なる企業同士の協力が予測の質を向上させることができるんだ。彼らは、自分たちのモデルや新しいデータから生成した予測を共有することを選ぶかもしれない。さまざまな契約が、この共有がどう行われるかを定義できるんだ。モデルのみを共有するのか、予測のみを共有するのか、または両方か。

推論フェーズの目標は、予測の有用性を最大化しながら、各パーティーが協力から利益を得られるようにすることなんだ。情報をどう最適に共有するかを分析することで、企業は結果を改善し、自分たちが生成する予測に基づいてより良い決定を下せるようになるんだ。