12.04.2023 Экспертиза, Искусственный интеллектСочетание искусственного интеллекта и человека играет решающую роль в повышении эффективности и надежности результатов за счет использования взаимодополняющих преимуществ обеих сторон, пишет на портале Datanami Ваге Андонян, основатель, технический директор и директор по продуктам компании Cognaize. Измерение показателей моделей ИИ важно, поскольку позволяет заинтересованным сторонам получить ценную информацию о том, насколько хорошо их алгоритмы достигают желаемых результатов, а также выявить потенциальные погрешности, ограничения и области для улучшения. Этот процесс способствует итеративному совершенствованию моделей, что приводит к более точным и справедливым прогнозам. Кроме того, последовательная и прозрачная оценка моделей способствует укреплению доверия и авторитета ИИ. Измерение метрик является важной практикой, лежащей в основе постоянной разработки и внедрения ответственных и высококачественных систем ИИ. Recall, precision, F1-score и accuracy — это четыре ключевые метрики для мониторинга моделей ИИ для задач классификации, таких как извлечение информации из неструктурированных документов. Recall (полнота), также известная как sensitivity (чувствительность), — это доля релевантных экземпляров, которые модель правильно идентифицирует среди всех релевантных экземпляров. С другой стороны, precision (точность) — это доля релевантных экземпляров среди экземпляров, которые модель предсказала как релевантные. Модели ИИ могут быть оптимизированы в плане как полноты, так и ...
читать далее.
