Ocena modelu jest kluczowym elementem procesu opracowywania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Obejmuje ocenę wydajności i dokładności modeli sztucznej inteligencji, aby zapewnić ich zdolność do uogólniania na dane ze świata rzeczywistego, w zakresie których nie zostali przeszkoleni. Zasadniczo ocena modelu pomaga programistom zidentyfikować cechy i ograniczenia ich modeli oraz ocenić, jak dobrze mogą one spełnić zamierzone przypadki użycia.
Jakość modelu AI lub ML można określić ilościowo na podstawie tego, jak dokładnie klasyfikuje, regresuje lub grupuje dane w domenie docelowej. Aby zmierzyć wydajność modelu, przeprowadza się ocenę na zestawie danych testowych, który jest oddzielony od zbioru danych szkoleniowego. Zapewnienie istnienia danych w zbiorach danych szkoleniowych i testowych jest niezbędne do dokładnej oceny modeli sztucznej inteligencji i uniknięcia nadmiernego dopasowania – problemu, w przypadku którego model uczy się dobrze działać na danych szkoleniowych, ale słabo generalizuje na nowe, niewidoczne dane.
Istnieje kilka technik i wskaźników stosowanych do oceny modeli AI i ML, wybranych na podstawie konkretnej dziedziny problemu i pożądanych cech modelu. Ogólnie można je podzielić na techniki ewaluacji uczenia się pod nadzorem i ewaluacji uczenia się bez nadzoru.
W ewaluacji uczenia się pod nadzorem modele są trenowane na oznaczonym zbiorze danych, a wydajność jest mierzona w porównaniu z rzeczywistymi etykietami. Do oceny modeli ML na potrzeby zadań klasyfikacyjnych można zastosować wiele metryk oceny, takich jak dokładność, precyzja, przypominanie, wynik F1 i obszar pod krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC). W przypadku zadań regresji powszechnymi miarami oceny są błąd średniokwadratowy (MSE), średni błąd bezwzględny (MAE) i R-kwadrat (R²).
W przypadku ewaluacji uczenia się bez nadzoru dane wykorzystywane do uczenia i ewaluacji modelu nie są oznaczone etykietami, co utrudnia ocenę wyników. Niektóre wskaźniki oceny uczenia się bez nadzoru obejmują wynik sylwetki, jednorodność klastrów, skorygowany indeks Rand i wzajemne informacje. Metryki te oceniają jakość grupowania lub redukcji wymiarowości wytworzonej przez model.
Na platformie AppMaster no-code nasz proces oceny modelu AI jest dokładny i solidny, co gwarantuje, że modele AI i ML wygenerowane dla klientów w ich aplikacjach backendowych, internetowych i mobilnych działają na wysokim poziomie i spełniają rzeczywiste wymagania. Wykorzystując różne techniki i metryki oceny, programiści mogą kompleksowo ocenić charakterystykę i wydajność modelu, dokonując niezbędnych korekt i optymalizacji w celu poprawy możliwości generalizacji danych i przewidywania.
Odpowiedni proces oceny modelu może przyczynić się do pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji w praktycznych zastosowaniach. Na przykład system wykrywania oszustw oparty na sztucznej inteligencji wymagałby dużej precyzji i pamięci, aby dokładnie zidentyfikować oszukańcze działania. Stosując odpowiednie metryki i techniki oceny, wydajność modelu można zoptymalizować, aby osiągnąć te cele.
Co więcej, dzięki platformie AppMaster użytkownicy mogą szybko przyspieszyć tworzenie aplikacji dzięki najnowocześniejszym technologiom AI i ML, zwiększając produktywność i redukując koszty. Korzystając z dokładnego i skrupulatnego procesu oceny modelu, AppMaster gwarantuje, że aplikacje klientów będą stale ewoluować i ulepszać się w miarę upływu czasu, dzięki płynnemu generowaniu nowych zestawów aplikacji w oparciu o najnowsze dane i spostrzeżenia.
Podsumowując, proces oceny modelu odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu i wdrażaniu aplikacji AI i ML, przyczyniając się do doskonałej wydajności modelu i efektywności w świecie rzeczywistym. Dobrze zaprojektowana miara i struktura oceny modelu gwarantują, że modele AI wygenerowane przy użyciu platformy no-code AppMaster zapewniają dokładne, niezawodne i sprawne rozwiązania dla różnych zadań i przypadków użycia, dopasowując się i przewyższając wysokie standardy wymagane przez nowoczesne aplikacje, wszystkie jednocześnie redukując czas i koszty rozwoju.
