Lihat sumber Inferensi dan Pembelajaran Mesin

Dalam [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning), inferensi adalah proses menggunakan model yang telah dilatih untuk membuat [[prediksi]] atau mengambil keputusan atas data baru. Proses ini menjadi tahap akhir dari siklus pembelajaran mesin, setelah [[model]] selesai dilatih pada data pelatihan.

== Proses Inferensi dalam Pembelajaran Mesin ==
Pada tahap inferensi, model yang telah dilatih akan menerima input data baru dan menghasilkan output berupa prediksi atau klasifikasi. Contohnya adalah penggunaan model [[jaringan saraf buatan]] untuk mengenali gambar atau suara.

== Pentingnya Inferensi yang Cepat dan Akurat ==
Kecepatan dan akurasi inferensi sangat penting dalam aplikasi pembelajaran mesin, terutama pada sistem real-time seperti [[aplikasi seluler]], [[kendaraan otonom]], dan [[layanan daring]]. Optimalisasi proses inferensi menjadi fokus utama pengembangan sistem berbasis AI.

== Tantangan Inferensi dalam Pembelajaran Mesin ==
Beberapa tantangan utama dalam inferensi pembelajaran mesin meliputi kebutuhan akan sumber daya komputasi tinggi, penanganan data yang belum pernah dilihat sebelumnya, dan potensi [[overfitting]] yang dapat mengurangi akurasi prediksi.