Mitä eroa on opettamisella ja päättelyllä?

Question

Accepted Answer

**Opettaminen** (training) on prosessi, jossa ML-malli opitaan datasta (opitaan säännönmukaisuudet, säädellään parametreja), kun taas **päättely** (inference) on opetetun mallin käyttäminen ennusteiden tekemiseen uusista datoista. Nämä ovat erillisiä vaiheita, joilla on erilaiset ominaisuudet ja kustannukset.

## Opettaminen vs päättely

```text
TRAINING → teaching the model (the LEARNING phase):
  → feed lots of DATA → the model adjusts its parameters to learn patterns
  → computationally EXPENSIVE (lots of data, compute, time — e.g. training an LLM costs
    huge resources); done once (or periodically to update)
  → produces a trained MODEL
INFERENCE → using the trained model (the PREDICTION phase):
  → give the trained model NEW input → it produces an output (prediction/generation)
  → much CHEAPER/faster than training (a single forward pass); done MANY times (every
    time you use the model)
→ train once (expensive), infer many times (cheaper, in production)
```

## Käytännön vaikutukset

```text
→ TRAINING → research/development; needs big datasets, powerful hardware (GPUs/TPUs), time
→ INFERENCE → production use; optimize for latency, cost, scale (it runs constantly)
→ using an LLM via an API → you're doing INFERENCE on a pre-trained model (you don't train it)
→ inference cost/latency matters at scale (many predictions); training cost is a one-time
  (big) investment
```

## Miksi se on tärkeää

Opettamisen ja päättelyn eron ymmärtäminen on arvokasta, koska ne ovat **ML:n perustavanlaatuiset, erilliset vaiheet**, joilla on erilaiset ominaisuudet, joten niiden ymmärtäminen on perus-ML-lukutaitoa.

Ero — **opettaminen** on oppimisen vaihe (mallin opettaminen datasta parametreja säätämällä, laskennallisesti raskas ja tehty kerran tai säännöllisesti) verrattuna **päättelyyn** ollessaan ennustamisen vaihe (opetetun mallin käyttäminen uudessa syötteessä tulosten tuottamiseen, paljon halvempi ja tehty monta kertaa) — on perustavanlaatuinen ML:n toiminnan ja käyttöönoton ymmärtämiselle.

Ymmärtäminen, että **opettaminen tehdään kerran (kallista) ja päättely tehdään monta kertaa (halvempi, tuotannossa)** selkeyttää ML:n taloustiedettä ja työnkulkua.

Ymmärtäminen **käytännön vaikutuksista** — opettaminen vaatii isoja tietojoukkoja, tehokasta laitteistoa ja aikaa (kerran tehty suuri investointi, tutkimus-/kehitystyössä), kun taas päättely on optimoitu latenssin, kustannusten ja skaalautuvuuden osalta (jatkuva tuotannossa) — on käytännöllisesti tärkeää, erityisesti näkemys, että **LLM:n käyttäminen API:n kautta tekee päättelyä ennalta opetetulla mallilla** (et opeta sitä, vain käytät sitä), mikä selkeyttää, kuinka useimmat kehittäjät ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa.

Ymmärtäminen, että **päättelyn kustannus ja latenssi ovat tärkeitä suurilla mittakaavalla** (monta ennustusta) kun taas opettaminen on suuri kertaluonteinen kustannus, heijastaa käytännön näkökohtia tekoälyn käyttöönotolle.

Tämä erottelu on perustavanlaatuinen ML-työnkulkujen, -kustannusten ja sille, kuinka tekoälyä käytetään käytännössä (suurin osa käytöstä on päättelyä ennalta opetetuilla malleilla), ymmärtämiselle.

Koska opettaminen ja päättely ovat perustavanlaatuisia, erillisiä ML-vaiheita, joilla on erilaiset ominaisuudet (kallis kerran tehty oppiminen vs halvempi toistuva ennustaminen) ja niiden ymmärtäminen selkeyttää ML:n toimintaa, kustannuksia ja käyttöönottoa (suurin osa käytöstä on päättelyä), opettamisen ja päättelyn eron ymmärtäminen on arvokasta, perustavanlaatuista ML-tietoa — perustavanlaatuinen ero oppimisen ja ML-mallien käytön välillä, perus-ML-lukutaito, joka selkeyttää ML-työnkulkuja ja -kustannuksia, ja tärkeää ML:n käyttöonoton ja käytön ymmärtämiselle käytännössä (erityisesti sille, että tekoäly-API:n käyttäminen on päättelyä, ei opettamista).