La valutazione del modello è una componente fondamentale del processo di sviluppo e implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Si tratta di valutare le prestazioni e l’accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale per garantire la loro capacità di generalizzare ai dati del mondo reale su cui non sono stati addestrati. In sostanza, la valutazione del modello aiuta gli sviluppatori a identificare le qualità e i limiti dei loro modelli e a valutare quanto bene possono soddisfare i casi d’uso previsti.
La qualità di un modello AI o ML può essere quantificata in base alla precisione con cui classifica, regredisce o raggruppa i dati nel dominio di destinazione. Per misurare le prestazioni del modello, viene eseguita una valutazione su un set di dati di test separato dal set di dati di training. Garantire che i dati esistessero nei set di dati di addestramento e test è essenziale per valutare accuratamente i modelli di intelligenza artificiale ed evitare l’overfitting, un problema in cui il modello impara a funzionare bene sui dati di addestramento ma si generalizza scarsamente a dati nuovi e invisibili.
Esistono diverse tecniche e metriche utilizzate per valutare i modelli AI e ML, scelte in base allo specifico dominio del problema e alle caratteristiche desiderate del modello. In generale, possono essere classificati in tecniche di valutazione dell’apprendimento supervisionato e tecniche di valutazione dell’apprendimento non supervisionato.
Nella valutazione dell'apprendimento supervisionato, i modelli vengono addestrati su un set di dati etichettato e le prestazioni vengono misurate rispetto alle etichette effettive. Molti parametri di valutazione, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e area sotto la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC), possono essere utilizzati per valutare i modelli ML per attività di classificazione. Per le attività di regressione, l'errore quadratico medio (MSE), l'errore medio assoluto (MAE) e l'R quadrato (R²) sono parametri di valutazione comuni.
Nella valutazione dell’apprendimento non supervisionato, i dati utilizzati per addestrare e valutare il modello non sono etichettati, il che rende la valutazione delle prestazioni più impegnativa. Alcuni parametri di valutazione dell'apprendimento non supervisionato includono il punteggio della silhouette, l'omogeneità del cluster, l'indice Rand corretto e le informazioni reciproche. Queste metriche valutano la qualità del clustering o della riduzione della dimensionalità prodotta dal modello.
Sulla piattaforma no-code AppMaster, il nostro processo di valutazione del modello AI è approfondito e solido, garantendo che i modelli AI e ML generati per i clienti nelle loro applicazioni backend, web e mobili funzionino ad alto livello e soddisfino le richieste del mondo reale. Utilizzando varie tecniche e metriche di valutazione, gli sviluppatori possono valutare le caratteristiche e le prestazioni del modello in modo completo, apportando modifiche e ottimizzazioni essenziali per migliorare la generalizzazione dei dati e le capacità di previsione.
Un adeguato processo di valutazione del modello può contribuire al successo della diffusione dell’IA nelle applicazioni pratiche. Ad esempio, un sistema di rilevamento delle frodi basato sull’intelligenza artificiale richiederebbe elevata precisione e richiamo per identificare accuratamente le attività fraudolente. Utilizzando le metriche e le tecniche di valutazione appropriate, le prestazioni di un modello possono essere ottimizzate per raggiungere questi obiettivi.
Inoltre, con la piattaforma AppMaster, gli utenti possono accelerare rapidamente lo sviluppo delle applicazioni con tecnologie AI e ML all'avanguardia, aumentando la produttività e riducendo i costi. Utilizzando un processo di valutazione del modello approfondito e meticoloso, AppMaster garantisce che le applicazioni dei clienti continuino a evolversi e migliorare nel tempo, con una generazione continua di nuovi set di applicazioni basate sui dati e sulle informazioni più recenti.
In conclusione, il processo di valutazione del modello svolge un ruolo fondamentale nello sviluppo e nell’implementazione di applicazioni AI e ML, contribuendo a prestazioni superiori del modello e all’efficacia nel mondo reale. Una metrica e un quadro di valutazione del modello ben progettati garantiscono che i modelli di intelligenza artificiale generati utilizzando la piattaforma no-code di AppMaster forniscano soluzioni accurate, affidabili e competenti per varie attività e casi d'uso, soddisfacendo e superando gli elevati standard richiesti dalle moderne applicazioni software, il tutto riducendo al tempo stesso i tempi e i costi di sviluppo.
