首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在亚马逊SageMaker中,推断和预测之间的区别(如果有的话)是什么?

在亚马逊SageMaker中,推断和预测是两个相关但不完全相同的概念。

推断(Inference)是指使用训练好的机器学习模型对新的输入数据进行预测或分类。在推断阶段,模型已经通过训练过程学习到了数据的模式和规律,并且可以根据这些模式和规律对新的数据进行预测。推断通常是一个在线的、实时的过程,需要对输入数据进行实时的处理和响应。

预测(Prediction)是指使用训练好的模型对未来事件或结果进行估计。预测可以基于历史数据和模型的分析,对未来的趋势、结果或事件进行预测。预测通常是一个离线的、批量的过程,可以对大量的数据进行分析和预测。

在亚马逊SageMaker中,推断和预测的区别在于应用场景和数据处理方式。推断适用于实时的、在线的场景,可以对实时输入数据进行处理和预测。预测适用于离线的、批量的场景,可以对大量的数据进行分析和预测。

对于推断,亚马逊SageMaker提供了实时推断(Real-time Inference)功能,可以通过API接口实时调用模型进行推断。同时,SageMaker还提供了批量推断(Batch Inference)功能,可以对大量的数据进行批量推断。

对于预测,亚马逊SageMaker提供了批量预测(Batch Prediction)功能,可以对大规模的数据集进行离线预测。批量预测可以通过SageMaker的批量转换(Batch Transform)功能实现,可以高效地对大量数据进行预测。

总结起来,推断和预测在亚马逊SageMaker中是两个相关但不完全相同的概念。推断适用于实时的、在线的场景,可以对实时输入数据进行处理和预测;预测适用于离线的、批量的场景,可以对大量的数据进行分析和预测。亚马逊SageMaker提供了相应的功能和工具,可以支持推断和预测的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

AI颠覆前端和原画师?云上探索实验室为你加速AI开发

近期,AI领域不断涌现出重大的变革和创新,其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现,更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业,对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式,这已成为行业的共识。因此,了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中,我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动,希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围

04

建造自己的「天空之城」,密歇根大学博士后的这项研究可以虚空造物、偷天换日

机器之心报道 机器之心编辑部 看过宫崎骏动画电影《天空之城》的小伙伴,想必偶尔会向往那座神秘的空中岛屿拉普达吧。近日,密歇根大学安娜堡分校博士后研究员 Zhengxia Zou 进行了一项研究,不仅可以创建空中堡垒,更可以转变场景中的天气和光照,让你有身临其境的感觉。此外,这项研究完全基于视觉,能够很好地应用于在线或离线场景,且可以执行实时处理。 哈尔的移动城堡?天空之城?这幅图是否让你想起了这两部电影中的场景…… 上:《天空之城》剧照;下:《哈尔的移动城堡》剧照。 是电影场景变为现实了吗?真的有人建造

01

124页,UC伯克利大学胡戎航博士论文公布:视觉与语言推理的结构化模型

机器之心报道 机器之心编辑部 UC 伯克利大学计算机科学博士胡戎航(Ronghang Hu)的博士论文新鲜出炉,内容涉及视觉与语言推理的结构化模型。 视觉 - 语言任务(如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航)需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步,但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。 视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单?如果不是,如何构建更好的推理模型,既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢?

01
领券