Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Model Evaluation
Poznaj naszą szczegółową recenzję wydajności Gemini 2.0 Thinking, obejmującą generowanie treści, obliczenia, podsumowania i więcej — z uwzględnieniem mocnych stron, ograniczeń oraz unikalnej transparentności 'myślenia', która wyróżnia ten model na tle innych AI.
Benchmarking modeli AI to systematyczna ocena i porównanie modeli sztucznej inteligencji przy użyciu zestandaryzowanych zbiorów danych, zadań i miar wydajności. Umożliwia obiektywną ocenę, porównywanie modeli, śledzenie postępów oraz promuje przejrzystość i standaryzację w rozwoju AI.
Błąd uczenia w AI i uczeniu maszynowym to rozbieżność między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami modelu podczas treningu. Jest to kluczowy wskaźnik oceny jakości modelu, ale należy go analizować wraz z błędem testowym, aby uniknąć przeuczenia lub niedouczenia.
Błąd uogólnienia mierzy, jak dobrze model uczenia maszynowego przewiduje nieznane dane, równoważąc błąd i wariancję, aby zapewnić solidne i niezawodne zastosowania AI. Poznaj jego znaczenie, matematyczną definicję oraz skuteczne techniki minimalizacji dla sukcesu w rzeczywistych warunkach.
Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic) to graficzna reprezentacja służąca do oceny wydajności systemu klasyfikatora binarnego w zależności od zmiany progu decyzyjnego. Wywodząca się z teorii detekcji sygnałów podczas II wojny światowej, krzywa ROC jest dziś niezbędna w uczeniu maszynowym, medycynie i AI do ewaluacji modeli.
Krzywa uczenia się w sztucznej inteligencji to graficzne przedstawienie ilustrujące związek między wydajnością uczenia się modelu a zmiennymi, takimi jak rozmiar zbioru danych czy liczba iteracji treningowych, co pomaga w diagnozowaniu kompromisów pomiędzy błędem a wariancją, wyborze modelu oraz optymalizacji procesów treningowych.
Log loss, czyli strata logarytmiczna/entropia krzyżowa, to kluczowa miara oceny wydajności modeli uczenia maszynowego—szczególnie dla klasyfikacji binarnej—poprzez mierzenie rozbieżności między przewidywanymi prawdopodobieństwami a rzeczywistymi wynikami, karząc niepoprawne lub zbyt pewne przewidywania.
Macierz pomyłek to narzędzie uczenia maszynowego służące do oceny wydajności modeli klasyfikacyjnych, szczegółowo przedstawiające liczbę trafnych/nietrafnych pozytywnych i negatywnych przewidywań, co daje pogląd wykraczający poza samą dokładność — szczególnie przydatne w niezrównoważonych zbiorach danych.
Miara F, znana również jako F-Measure lub F1 Score, to statystyczny wskaźnik służący do oceny dokładności testu lub modelu, szczególnie w klasyfikacji binarnej. Równoważy precyzję i czułość, zapewniając kompleksowy obraz wydajności modelu, zwłaszcza w przypadku niezrównoważonych zbiorów danych.
Poznaj świat modeli agentów AI dzięki kompleksowej analizie 20 najnowocześniejszych systemów. Odkryj, jak myślą, rozumują i realizują różnorodne zadania, a także zrozum niuanse, które je różnią.
Skorygowany współczynnik determinacji to miara statystyczna używana do oceny dopasowania modelu regresji, która uwzględnia liczbę predyktorów, aby uniknąć przeuczenia i zapewnić dokładniejszą ocenę wydajności modelu.
Średni błąd bezwzględny (MAE) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny modeli regresyjnych. Mierzy średnią wielkość błędów prognoz, zapewniając prosty i interpretowalny sposób oceny dokładności modelu bez uwzględniania kierunku błędów.
Średnia Precyzja (mAP) to kluczowy wskaźnik w wizji komputerowej, służący do oceny modeli detekcji obiektów, który za pomocą jednej wartości liczbowej uwzględnia zarówno trafność wykrycia, jak i lokalizacji. Jest szeroko stosowany do benchmarkingu i optymalizacji modeli AI, m.in. w autonomicznej jeździe, monitoringu i wyszukiwaniu informacji.
Walidacja krzyżowa to statystyczna metoda służąca do oceny i porównywania modeli uczenia maszynowego poprzez wielokrotny podział danych na zbiory treningowe i walidacyjne, co zapewnia dobre uogólnianie modeli do nowych danych i pomaga zapobiegać przeuczeniu.
