يعد تقييم النموذج عنصرًا حاسمًا في عملية التطوير والنشر لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). ويتضمن تقييم أداء ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي للتأكد من قدرتها على تعميم بيانات العالم الحقيقي التي لم يتم تدريبهم عليها. بشكل أساسي، يساعد تقييم النموذج المطورين على تحديد صفات وقيود نماذجهم وقياس مدى قدرتهم على تلبية حالات الاستخدام المقصودة.
يمكن قياس جودة نموذج الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي من خلال مدى دقة تصنيف البيانات أو تراجعها أو تجميعها في المجال المستهدف. لقياس أداء النموذج، يتم إجراء تقييم على مجموعة بيانات اختبار منفصلة عن مجموعة بيانات التدريب. يعد التأكد من وجود البيانات في مجموعات بيانات التدريب والاختبار أمرًا ضروريًا لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة وتجنب التجهيز الزائد، وهي مشكلة يتعلم فيها النموذج الأداء الجيد على بيانات التدريب ولكنه يعمم بشكل سيئ على البيانات الجديدة غير المرئية.
هناك العديد من التقنيات والمقاييس المستخدمة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والتي تم اختيارها بناءً على مجال المشكلة المحدد وخصائص النموذج المرغوبة. بشكل عام، يمكن تصنيفها إلى تقنيات تقييم التعلم الخاضع للإشراف وتقنيات تقييم التعلم غير الخاضع للإشراف.
في تقييم التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب النماذج على مجموعة بيانات مصنفة، ويتم قياس الأداء مقابل التصنيفات الفعلية. يمكن استخدام العديد من مقاييس التقييم، مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 والمنطقة الواقعة أسفل منحنى خاصية تشغيل المستقبِل (ROC)، لتقييم نماذج تعلم الآلة لمهام التصنيف. بالنسبة لمهام الانحدار، يعد متوسط الخطأ التربيعي (MSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE) وR-squared (R²) مقاييس تقييم شائعة.
في تقييم التعلم غير الخاضع للرقابة، تكون البيانات المستخدمة لتدريب النموذج وتقييمه غير مُسماة، مما يجعل تقييم الأداء أكثر صعوبة. تتضمن بعض مقاييس تقييم التعلم غير الخاضع للرقابة درجة الصورة الظلية، وتجانس المجموعة، ومؤشر راند المعدل، والمعلومات المتبادلة. تقوم هذه المقاييس بتقييم جودة التجميع أو تقليل الأبعاد الناتج عن النموذج.
في منصة AppMaster no-code ، تكون عملية تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي لدينا شاملة وقوية، مما يضمن أن نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تم إنشاؤها للعملاء في تطبيقاتهم الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول تعمل على مستوى عالٍ وتلبي متطلبات العالم الحقيقي. باستخدام تقنيات ومقاييس التقييم المختلفة، يمكن للمطورين تقييم خصائص النموذج والأداء بشكل شامل، وإجراء التعديلات والتحسينات الأساسية لتحسين تعميم البيانات وقدرات التنبؤ.
يمكن أن تساهم عملية تقييم النموذج المناسبة في نشر الذكاء الاصطناعي بنجاح في التطبيقات العملية. على سبيل المثال، سيتطلب نظام كشف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي دقة عالية واستدعاء لتحديد النشاط الاحتيالي بدقة. ومن خلال استخدام مقاييس وتقنيات التقييم المناسبة، يمكن تحسين أداء النموذج لتحقيق هذه الأهداف.
علاوة على ذلك، مع منصة AppMaster ، يمكن للمستخدمين تسريع تطوير التطبيقات بسرعة باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يزيد الإنتاجية ويقلل التكاليف. من خلال استخدام عملية تقييم نموذجية شاملة ودقيقة، يضمن AppMaster استمرار تطور تطبيقات العملاء وتحسينها بمرور الوقت، مع إنشاء سلس لمجموعات جديدة من التطبيقات استنادًا إلى أحدث البيانات والرؤى.
في الختام، تلعب عملية تقييم النموذج دورًا محوريًا في تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يساهم في أداء النموذج المتفوق والفعالية في العالم الحقيقي. يضمن مقياس تقييم النماذج وإطار العمل المصمم جيدًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها باستخدام منصة AppMaster no-code توفر حلولًا دقيقة وموثوقة وفعالة لمختلف المهام وحالات الاستخدام، ومطابقة وتجاوز المعايير العالية التي تتطلبها تطبيقات البرامج الحديثة، كل ذلك مع تقليل الوقت وتكلفة التطوير.
