Un modèle de détection d'objets par apprentissage profond est en production. Lorsque le modèle traite une nouvelle image pour trouver et étiqueter des objets, quelle étape du cycle de vie de l'IA est en cours ?

L'inférence est le processus par lequel un modèle d'apprentissage automatique entraîné utilise de nouvelles données pour faire des prédictions ou des classifications. Dans ce cas, le modèle de détection d'objets, une fois en production, reçoit une nouvelle image et l'analyse pour identifier et étiqueter les objets, ce qui correspond précisément à l'étape d'inférence. L'entraînement est l'étape où le modèle apprend à partir des données étiquetées. Le déploiement du modèle est l'acte de rendre le modèle disponible pour être utilisé, mais l'utilisation elle-même est l'inférence. La correction de biais est une étape d'amélioration du modèle, souvent effectuée pendant ou après l'entraînement, pour s'assurer que le modèle est juste et équitable.