Bekijk alle inhoud met de tag Model Evaluation
Aangepaste R-kwadraat is een statistische maatstaf die wordt gebruikt om de geschiktheid van een regressiemodel te beoordelen, waarbij rekening wordt gehouden met het aantal voorspellers om overfitting te voorkomen en zo een nauwkeuriger beeld van de modelprestatie te krijgen.
Verken de wereld van AI-agentmodellen met een uitgebreide analyse van 20 baanbrekende systemen. Ontdek hoe ze denken, redeneren en presteren bij diverse taken en begrijp de nuances die hen van elkaar onderscheiden.
Benchmarking van AI-modellen is de systematische evaluatie en vergelijking van kunstmatige intelligentiemodellen met behulp van gestandaardiseerde datasets, taken en prestatie-indicatoren. Het maakt objectieve beoordeling, modelvergelijking, voortgangsmonitoring mogelijk en bevordert transparantie en standaardisatie in AI-ontwikkeling.
Een confusiematrix is een machine learning-instrument om de prestaties van classificatiemodellen te evalueren, waarbij ware/onjuiste positieven en negatieven in detail worden weergegeven voor inzichten die verder gaan dan nauwkeurigheid, vooral nuttig bij onevenwichtige datasets.
De F-Score, ook bekend als de F-Maat of F1-Score, is een statistische maat die wordt gebruikt om de nauwkeurigheid van een test of model te evalueren, met name bij binaire classificatie. Het balanceert precisie en recall, en biedt een uitgebreid beeld van de modelprestaties, vooral bij onevenwichtige datasets.
De Gemiddelde Absolute Fout (MAE) is een fundamentele maatstaf in machine learning voor het evalueren van regressiemodellen. Het meet de gemiddelde grootte van fouten in voorspellingen en biedt een eenvoudige en interpreteerbare manier om de nauwkeurigheid van modellen te beoordelen zonder de richting van de fout mee te nemen.
De generaliseringsfout meet hoe goed een machine learning-model onbekende data voorspelt, waarbij bias en variantie worden gebalanceerd om robuuste en betrouwbare AI-toepassingen te waarborgen. Ontdek het belang, de wiskundige definitie en effectieve technieken om deze te minimaliseren voor succes in de echte wereld.
Kruisvalidering is een statistische methode die wordt gebruikt om machine learning modellen te evalueren en te vergelijken door de data meerdere keren op te splitsen in trainings- en validatiesets. Hierdoor wordt gegarandeerd dat modellen goed generaliseren naar ongeziene data en wordt overfitting voorkomen.
Een leercurve in kunstmatige intelligentie is een grafische weergave die de relatie illustreert tussen de leerprestaties van een model en variabelen zoals datasetgrootte of trainingsiteraties. Dit helpt bij het diagnosticeren van bias-variance-afwegingen, modelselectie en het optimaliseren van trainingsprocessen.
Logverlies, of logaritmisch/cross-entropy verlies, is een belangrijke maatstaf om de prestaties van machine learning-modellen te evalueren—vooral bij binaire classificatie—door de afwijking tussen voorspelde waarschijnlijkheden en werkelijke uitkomsten te meten, waarbij onjuiste of overzekere voorspellingen worden bestraft.
Mean Average Precision (mAP) is een belangrijke maatstaf in computer vision voor het evalueren van objectdetectiemodellen. Het vat zowel detectie- als localisatienauwkeurigheid samen in één enkele waarde. Het wordt veel gebruikt voor benchmarking en het optimaliseren van AI-modellen voor taken zoals autonoom rijden, bewaking en informatieopvraging.
Ontdek onze diepgaande prestatiebeoordeling van Gemini 2.0 Thinking met betrekking tot contentgeneratie, berekeningen, samenvattingen en meer—met nadruk op sterke punten, beperkingen en de unieke 'denk'-transparantie die het onderscheidt in AI-redenering.
Een Receiver Operating Characteristic (ROC)-curve is een grafische weergave die wordt gebruikt om de prestaties van een binair classificatiesysteem te beoordelen terwijl de discriminatiedrempel wordt gevarieerd. Oorspronkelijk afkomstig uit de signaaldetectietheorie tijdens de Tweede Wereldoorlog, zijn ROC-curves nu essentieel in machine learning, geneeskunde en AI voor modelbeoordeling.
Trainingsfout in AI en machine learning is het verschil tussen de voorspelde en werkelijke outputs van een model tijdens de training. Het is een belangrijke maatstaf voor de prestaties van het model, maar moet samen met de testfout worden bekeken om overfitting of underfitting te voorkomen.
