Un modelo de detección de objetos de aprendizaje profundo está en producción. Cuando el modelo procesa una nueva imagen para encontrar y etiquetar objetos, ¿qué etapa del ciclo de vida de la IA se está llevando a cabo?

La inferencia es la etapa en la que un modelo de aprendizaje automático entrenado se utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos. En este caso, el modelo de detección de objetos ya está en producción y se le presenta una nueva imagen para identificar y etiquetar objetos, lo que corresponde directamente a la fase de inferencia. Entrenamiento es el proceso inicial de ajustar los parámetros del modelo utilizando datos etiquetados. Despliegue del modelo se refiere a poner el modelo entrenado en un entorno de producción para que pueda ser utilizado. Corrección de sesgos es una técnica para mitigar la discriminación o el rendimiento desigual del modelo, no la acción de procesar una nueva imagen.