Prehľadávať všetok obsah označený Model Evaluation
Preskúmajte našu hĺbkovú recenziu výkonnosti Gemini 2.0 Thinking, ktorá pokrýva generovanie obsahu, výpočty, sumarizáciu a ďalšie—s dôrazom na silné stránky, obmedzenia a jedinečnú transparentnosť 'myslenia', ktorá ho odlišuje v oblasti AI uvažovania.
Benchmarking AI modelov je systematické hodnotenie a porovnávanie modelov umelej inteligencie pomocou štandardizovaných datasetov, úloh a metrík výkonnosti. Umožňuje objektívne posudzovanie, porovnávanie modelov, sledovanie pokroku a podporuje transparentnosť a štandardizáciu vo vývoji AI.
Preskúmajte svet modelov AI agentov prostredníctvom komplexnej analýzy 20 špičkových systémov. Objavte, ako premýšľajú, uvažujú a plnia rôzne úlohy a pochopte nuansy, ktoré ich odlišujú.
F-skóre, známe aj ako F-miera alebo F1 skóre, je štatistická metrika používaná na vyhodnotenie presnosti testu alebo modelu, najmä pri binárnej klasifikácii. Vyvažuje presnosť a citlivosť (recall), čím poskytuje komplexný pohľad na výkonnosť modelu, obzvlášť pri nevyvážených dátových súboroch.
Chyba generalizácie meria, ako dobre model strojového učenia predpovedá neznáme dáta, vyvažuje zaujatosť a rozptyl, aby boli AI aplikácie robustné a spoľahlivé. Objavte jej význam, matematickú definíciu a efektívne techniky na jej minimalizáciu pre úspech v reálnom svete.
Chyba na trénovacích dátach v AI a strojovom učení je rozdiel medzi predikovanými a skutočnými výstupmi modelu počas tréningu. Je to kľúčová metrika na hodnotenie výkonu modelu, no musí sa posudzovať spolu s chybou na testovacích dátach, aby sa predišlo preučeniu alebo nedoučeniu.
Krivka učenia v umelej inteligencii je grafické znázornenie ilustrujúce vzťah medzi výkonnosťou modelu a premennými, ako je veľkosť dátovej množiny alebo počet tréningových iterácií, čo pomáha pri diagnostike kompromisu medzi zaujatím a rozptylom, výbere modelu a optimalizácii tréningových procesov.
Krížová validácia je štatistická metóda používaná na vyhodnocovanie a porovnávanie modelov strojového učenia delením dát na trénovacie a validačné sady viackrát, čo zabezpečuje, že modely sa dobre generalizujú na nevidené dáta a pomáha predchádzať preučeniu.
Logaritmická strata, alebo logaritmická/kros-entropická strata, je kľúčová metrika na hodnotenie výkonnosti modelov strojového učenia—najmä pri binárnej klasifikácii—meraním rozdielu medzi predpokladanými pravdepodobnosťami a skutočnými výsledkami, pričom penalizuje nesprávne alebo príliš sebavedomé predikcie.
Maticová matica je nástroj strojového učenia na hodnotenie výkonnosti klasifikačných modelov. Podrobne zobrazuje skutočné a falošné pozitíva a negatíva, čím poskytuje hlbší vhľad ako len presnosť, a je obzvlášť užitočná pri nevyvážených dátových súboroch.
Priemerná absolútna chyba (MAE) je základná metrika v strojovom učení na hodnotenie regresných modelov. Meria priemernú veľkosť chýb v predikciách, čím poskytuje jednoduchý a zrozumiteľný spôsob hodnotenia presnosti modelu bez ohľadu na smer chyby.
Priemerná presná presnosť (mAP) je kľúčová metrika v počítačovom videní na hodnotenie modelov detekcie objektov, ktorá v jednom skalárnom čísle zachytáva presnosť detekcie aj lokalizácie. Je široko používaná na porovnávanie a optimalizáciu AI modelov pre úlohy ako autonómne riadenie, dohľad a vyhľadávanie informácií.
ROC krivka (Receiver Operating Characteristic) je grafické zobrazenie používané na hodnotenie výkonu binárneho klasifikačného systému pri meniacom sa prahu diskriminácie. Pochádza z teórie detekcie signálov z obdobia druhej svetovej vojny a dnes je nevyhnutná v strojovom učení, medicíne a AI pri hodnotení modelov.
Upravené R-kvadrát je štatistická miera používaná na hodnotenie kvality prispôsobenia regresného modelu, pričom zohľadňuje počet prediktorov, aby sa predišlo preťaženiu a poskytlo presnejšie zhodnotenie výkonnosti modelu.
