Inferenza nei Modelli di Machine Learning
L'inferenza nei modelli di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) rappresenta una fase critica nel ciclo di vita di questi modelli, in cui le conoscenze acquisite durante la formazione vengono applicate a dati reali per produrre risultati concreti.
L'inferenza nel ML è un processo complesso che richiede non solo competenze tecniche avanzate, ma anche una stretta collaborazione tra diversi team e la scelta di tecnologie appropriate. Mentre l'AI continua a evolvere, l'inferenza nel ML si configura come un campo in continua espansione, fondamentale per l'applicazione pratica dell'intelligenza artificiale nel mondo reale.
Cos'è l'Inference nell'AI?
L'inferenza nei modelli di AI è il processo mediante il quale un modello addestrato prende decisioni basate su nuovi dati. Dopo una fase di apprendimento, in cui il modello viene addestrato con grandi quantità di dati (training), l'inferenza rappresenta il momento in cui il modello applica ciò che ha imparato a situazioni reali, spesso in tempo reale.
L'inferenza è fondamentale per la funzionalità pratica dell'AI. Per esempio, in un'applicazione di riconoscimento vocale, il modello utilizza l'inferenza per interpretare e trasformare l'input vocale in testo. In campo medico, i modelli di AI utilizzano l'inferenza per analizzare immagini diagnostiche e identificare segni di malattie. Le tecniche di inferenza variano a seconda della complessità del modello e del tipo di compito. Alcuni modelli potrebbero usare metodi basati su regole semplici, mentre altri, come le reti neurali profonde, impiegano algoritmi molto più complessi. L'efficienza dell'inferenza è cruciale, soprattutto in applicazioni che richiedono risposte in tempo reale.
Cos'è l'Inferenza nel Machine Learning?
L'inferenza nel ML è il processo di esecuzione di dati in tempo reale attraverso un algoritmo di ML per calcolare un output, come un punteggio numerico. Questo processo, noto anche come "operationalizing an ML model" o "mettere in produzione un modello ML", è fondamentale per trasformare il codice software del modello in un'applicazione operativa. L'algoritmo effettua calcoli basati sulle caratteristiche dei dati, dette "features" nel gergo del ML.
Il ciclo di vita di un modello ML si suddivide in due parti principali: la fase di training e quella di inferenza. Dopo la creazione e l'addestramento del modello con un sottoinsieme specifico di dati, l'inferenza entra in gioco per agire su dati in diretta, producendo risultati azionabili. Questo processo è spesso definito come "scoring".
Implementazione dell'Inferenza nel ML
L'inferenza nel ML richiede tre componenti principali oltre al modello stesso:
- Una o più fonti di dati.
- Un sistema per ospitare il modello ML.
- Una o più destinazioni per i dati.
Le fonti di dati catturano informazioni in tempo reale, mentre il sistema ospitante inserisce questi dati nel modello ML. Le destinazioni dei dati sono i luoghi in cui il sistema ospitante invia l'output prodotto dal modello.
Sfide dell'Inferenza nel ML
Le principali sfide dell'inferenza nel ML includono la distribuzione e la manutenzione del modello. Gli ingegneri DevOps e gli ingegneri dei dati spesso si trovano a fronteggiare difficoltà nella messa in opera dei modelli, a causa della necessità di tradurre il codice (spesso in Python) in altri linguaggi o di adattarlo all'infrastruttura IT esistente. Inoltre, la manutenzione continua dei modelli, l'aggiornamento periodico e le questioni di sicurezza e continuità aziendale rappresentano ulteriori sfide.
Prestazioni dell'Inferenza
Le prestazioni dell'inferenza sono cruciali, soprattutto in ambienti con elevati carichi di lavoro come IoT e transazioni online. Sistemi basati su REST spesso soffrono di bassa velocità di elaborazione e alta latenza. Tecnologie come quelle fornite da Hazelcast, che offrono soluzioni di streaming e in-memory, possono essere particolarmente adatte per l'implementazione dell'inferenza nel ML.
Inferenza e i Big Data
I modelli di AI devono ora gestire volumi enormi di dati in entrata, mantenendo al contempo prestazioni elevate. Questo ha portato allo sviluppo di hardware e software specializzati, come le unità di elaborazione per tensori (TPU) di Google, progettate specificamente per ottimizzare l'inferenza nei modelli di AI.