KI- und ML-Inferenz

Inferenz im maschinellen Lernen (ML) beschreibt die Fähigkeit des Modells, aus zuvor erlernten Mustern zu verallgemeinern und auf neue Eingaben präzise Vorhersagen zu treffen. Während des Trainings analysieren wir historische Daten, um Beziehungen und Muster zu erkennen. Ist das Lernen abgeschlossen, nutzt das Modell sein erworbenes Wissen, um vorher nie gesehene Daten zu klassifizieren, vorherzusagen oder Empfehlungen abzuleiten. So liefert ML-Inferenz konkrete Ergebnisse – etwa potenzielle Sicherheitsbedrohungen erkennen, personalisierte Produktempfehlungen geben oder Krankheiten anhand von Symptomen diagnostizieren – ganz ohne menschliches Eingreifen bei jeder Entscheidung.

Inference im Lernen existiert auch innerhalb statistischer Rahmenwerke. Inference im statistischen Lernen bezieht sich oft auf den Einsatz probabilistischer Modelle, um Rückschlüsse auf Populationsparameter zu ziehen oder Wahrscheinlichkeitsaussagen zu treffen. Obwohl bei KI und ML der Schwerpunkt häufig auf der Erstellung prädiktiver Modelle liegt, legt die zugrunde liegende statistische Theorie fest, wie sicher oder unsicher die Vorhersagen sind. Diese statistische Basis ist entscheidend für risikosensible Bereiche wie Finanzen oder Gesundheitswesen, in denen ungenaue Vorhersagen erhebliche Folgen haben können.

Training und Inferenz sind zwei unterschiedliche, aber eng verbundene Phasen im Lebenszyklus von Machine Learning. Training, also die Modellentwicklung, beansprucht sehr viel Rechenleistung. Dabei setzen wir einen Algorithmus großen Mengen historischer oder gelabelter Daten aus, damit er Gewichtungen, Verzerrungen und Entscheidungsregeln erlernen kann. Wegen der Komplexität führen wir das Training meist auf leistungsstarken Systemen mit GPUs, großem Speicher und spezialisierten Frameworks durch, um die umfangreiche Rechenlast zu bewältigen.

Inference bedeutet hingegen, das erlernte Wissen des Modells auf Echtzeit- oder neu gewonnene Daten anzuwenden. Während das Training darauf abzielt, die Modellparameter zu optimieren und bessere interne Muster darzustellen, nutzt die Inferenz diese Parameter, um Vorhersagen zu erstellen. Training führen wir meist nur einmal durch (oder regelmäßig, falls das Modell aktualisiert werden muss). Die Inferenz läuft immer und liefert auf Abruf Vorhersagen – oft in Millisekunden. Ein gut trainiertes und optimiertes Modell verarbeitet große Datenmengen blitzschnell, sodass Sie sofort auf Erkenntnisse reagieren können.

Die ML-Inferenz beginnt mit den Dateneingaben. Egal, ob es sich um einen einzigen Datenpunkt handelt – wie eine Transaktionsanfrage in einem Onlineshop – oder um einen Datenstrom, zum Beispiel Sensordaten von einem IoT-Gerät – das Modell verarbeitet die Eingaben zunächst vor, meist genauso wie während des Trainings. Eine einheitliche Datenvorbereitung ist entscheidend, denn schon kleine Unterschiede zwischen Trainings- und Inferenzformaten schlagen sich negativ auf die Genauigkeit des Modells nieder.

Nach der Vorverarbeitung wenden wir die interne Logik des Modells an – bestehend aus erlernten Parametern, Schichten und Gewichtungen –, um die Eingaben in aussagekräftige Ergebnisse zu verwandeln, wie eine Klassifizierungsbezeichnung („Spam“ vs. „Kein Spam“), einen numerischen Wert (Aktienkursprognose) oder eine empfohlene Handlung (Genehmigung oder Ablehnung eines Kreditantrags). Die Geschwindigkeit dieser Berechnung richtet sich nach der Komplexität des Modells sowie nach vorhandener Parallelisierung oder Hardwarebeschleunigung. Anhand der Anfragen geben wir die Ergebnisse an Sie oder das System zurück. In vielen Umgebungen prüfen wir diese Vorhersagen zusätzlich auf Sicherheit, Compliance oder andere spezifische Anforderungen.

Bei der Inferenz können verschiedene Arten von Modellen zum Einsatz kommen. Beim überwachten Lernen helfen gekennzeichnete Daten dem Modell, ein bekanntes Ergebnis vorherzusagen. Beim unüberwachten Lernen leitet das Modell Strukturen oder Gruppierungen innerhalb unbeschrifteter Daten ab. Beim bestärkenden Lernen, einem weiteren Zweig der KI, wird ein richtlinienbasierter Ansatz verwendet, der im Laufe der Zeit aktualisiert wird, aber dennoch auf Schlussfolgerungen beruht, um in jedem Zustand die beste Aktion auszuwählen. Unabhängig vom Lernparadigma ist der Inferenzprozess die Endphase, in der umsetzbare Ergebnisse und Erkenntnisse Realität werden.

Die Auswirkungen der ML-Inferenz zeigen sich in zahlreichen Branchen. Im Gesundheitswesen unterstützt Inferenz Ärzte dabei, Anomalien in medizinischen Bildern wie CT-Scans oder MRTs zu erkennen und potenzielle Probleme schneller zu identifizieren als mit manuellen Verfahren. In der Finanzbranche nutzen Hochfrequenzhändler und Banken Inferenz, um Markttrends vorherzusagen, potenziellen Betrug bei Kreditkartentransaktionen zu erkennen und Kreditrisiken zu bewerten. Einzelhändler setzen Inferenz in Empfehlungssysteme ein, die Produktempfehlungen individuell auf das Einkaufsverhalten abstimmen und so das Nutzererlebnis erheblich verbessern.

Abseits dieser bekannteren Beispiele treiben wirsprachgesteuerte Assistenten, Gesichtserkennung in intelligenten Kameras sowie personalisierte Lernwege in Bildungssoftware mit ML-Inferenz an. Indem Modelle neue Daten verarbeiten – wie Sprachbefehle, Live-Video-Streams oder Leistungskennzahlen – liefern sie unmittelbare Antworten und handeln direkt. Unternehmen unterschiedlichster Branchen setzen inferenzbasierte Erkenntnisse ein, um ihre Abläufe effizienter zu gestalten, Kosten zu verringern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. In Kombination mit umfangreichen Daten und einer integrierten Infrastruktur ermöglichen wir es, proaktiver zu agieren, auf aktuelle Trends zu reagieren und künftige Entwicklungen treffender vorherzusehen.

Der Vergleich zwischen ML-Inferenz und Training zeigt die Herausforderungen, denen Sie gegenüberstehen, wenn Sie in Ihren KI-Arbeitslasten Spitzenleistung erzielen möchten. Das Training erfordert erhebliche Rechenleistung, spezielles Fachwissen in Data Science und umfangreiche historische Daten. Diese ressourcenintensive Phase beinhaltet Experimente, Feinabstimmung der Hyperparameter und Validierungsschritte. Deshalb können Trainingszyklen je nach Modell und Datengröße von Stunden bis zu mehreren Wochen dauern, besonders bei Deep-Learning-Modellen oder sehr großen Datenmengen.

Inferenz arbeitet im Gegensatz dazu meist unter Bedingungen, die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit priorisieren. Das Ziel ist, neue Daten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, ohne die Genauigkeit des Modells zu beeinträchtigen. Das stellt besonders in Produktionsumgebungen eine Herausforderung dar, da Engpässe wie Netzwerklatenz oder begrenzte Hardwarebeschleunigung die Leistung mindern können. Sie müssen oft den richtigen Mittelweg finden zwischen der Häufigkeit des nachträglichen Trainings zur Aktualisierung der Modelle und der effizienten Bedienung von Inferenzanfragen. Indem Sie beide Aspekte optimieren – etwa durch Transferlernen, Modellkomprimierung und Edge-Computing – erreichen Sie genaue Modellvorhersagen bei gleichzeitig nachhaltiger Steuerung der Rechenressourcen.