バッチ推論

バッチ推論とは、機械学習モデルを用いて予測や分類を行う際に、個別のデータに対して即座に結果を返すのではなく、大量のデータを一定期間または一定量まとめて処理する手法を指します。これはリアルタイムでの応答が求められないタスクにおいて、計算リソースを効率的に活用するために採用される仕組みです。一般的には、あらかじめ蓄積されたデータセットに対して一括して推論を実行し、その結果をデータベースやファイルに保存する形式が用いられます。これにより、ユーザーが結果を必要とするタイミングで、あらかじめ計算済みの値を即座に提示することが可能になります。個別のリクエストに即時応答するオンライン推論とは対照的なアプローチであり、大量のデータを一括処理することに特化した設計となっています。