机器学习的过程通常可以分为两个核心阶段：
-
训练阶段 (Training Stage)
这是机器学习模型“学习”知识的过程。- 目标： 利用准备好的训练数据集，让模型学习数据中隐藏的规律、模式或特征与标签之间的映射关系。
- 核心活动：
- 模型根据输入数据进行预测（前向传播）。
- 将预测结果与真实标签（监督学习）或数据本身结构（无监督学习）进行比较，计算损失。
- 通过优化算法自动调整模型内部的参数，目的是最小化损失函数。
- 结果： 最终得到一个具备一定预测或理解数据能力、包含“学习到”的知识的已训练模型。
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推理/预测阶段 (Inference/Prediction Stage)
这是利用训练好的模型解决实际问题的阶段。- 目标： 将训练好的模型应用于新的、未见过的数据上，执行预测、分类、回归、聚类等任务，产生有价值的输出。
- 核心活动：
- 将新的输入数据喂入已训练好的模型。
- 模型基于在训练阶段学习到的参数和知识，对新输入进行计算，得出预测结果（如分类标签、数值估计、聚类归属等）。
- 特点： 模型参数在这个阶段是固定的，不再进行学习或更新。这是模型发挥其“智能”、提供实际价值的阶段。
简单来说：
- 训练阶段： 让模型从数据中“学习”（调整参数）。?
- 推理阶段： 让训练好的模型对未知数据做“预测”（使用固定参数）。?
这两个阶段是机器学习流程中最本质的划分，体现了模型构建（学习知识）和模型应用（使用知识）的核心逻辑。其他如数据预处理、模型部署等步骤通常是围绕着这两个核心阶段展开的支撑性工作。
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