การประเมินแบบจำลองเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการพัฒนาและปรับใช้สำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยเกี่ยวข้องกับการประเมินประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมได้ โดยพื้นฐานแล้ว การประเมินโมเดลช่วยให้นักพัฒนาระบุคุณสมบัติและข้อจำกัดของโมเดลของตน และวัดว่าพวกเขาสามารถตอบสนองกรณีการใช้งานที่ต้องการได้ดีเพียงใด
คุณภาพของโมเดล AI หรือ ML สามารถวัดปริมาณได้จากความแม่นยำในการจัดประเภท ถอยกลับ หรือจัดกลุ่มข้อมูลในโดเมนเป้าหมาย ในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล การประเมินจะดำเนินการบนชุดข้อมูลการทดสอบที่แยกจากชุดข้อมูลการฝึก การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินแบบจำลอง AI อย่างถูกต้อง และหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งเป็นปัญหาที่แบบจำลองเรียนรู้ที่จะทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกอบรม แต่ไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปที่มองไม่เห็นได้
มีเทคนิคและตัวชี้วัดหลายอย่างที่ใช้ในการประเมินโมเดล AI และ ML ซึ่งเลือกตามโดเมนปัญหาเฉพาะและคุณลักษณะของโมเดลที่ต้องการ โดยทั่วไปสามารถแบ่งได้เป็นการประเมินการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและเทคนิคการประเมินการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
ในการประเมินการเรียนรู้ภายใต้การดูแล โมเดลจะได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ และประสิทธิภาพจะถูกวัดเทียบกับป้ายกำกับจริง สามารถใช้ตัววัดการประเมินผลหลายอย่าง เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และพื้นที่ภายใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของตัวรับ (ROC) เพื่อประเมินแบบจำลอง ML สำหรับงานจำแนกประเภท สำหรับงานการถดถอย ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAE) และค่า R-กำลังสอง (R²) เป็นตัวชี้วัดการประเมินทั่วไป
ในการประเมินการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมและประเมินแบบจำลองจะไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งทำให้การประเมินประสิทธิภาพมีความท้าทายมากขึ้น ตัวชี้วัดการประเมินผลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลบางส่วน ได้แก่ คะแนนเงา ความสม่ำเสมอของคลัสเตอร์ ดัชนีแรนด์ที่ปรับแล้ว และข้อมูลร่วมกัน หน่วยวัดเหล่านี้จะประเมินคุณภาพของการจัดกลุ่มหรือการลดขนาดที่เกิดจากแบบจำลอง
ที่แพลตฟอร์ม AppMaster no-code กระบวนการประเมินโมเดล AI ของเรานั้นละเอียดถี่ถ้วนและมีประสิทธิภาพ ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI และ ML ที่สร้างขึ้นสำหรับลูกค้าในแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันบนมือถือจะทำงานในระดับสูงและตอบสนองความต้องการในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยการใช้เทคนิคการประเมินและตัวชี้วัดต่างๆ นักพัฒนาสามารถประเมินคุณลักษณะของโมเดลและประสิทธิภาพได้อย่างครอบคลุม ทำการปรับเปลี่ยนและเพิ่มประสิทธิภาพที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงลักษณะทั่วไปของข้อมูลและความสามารถในการคาดการณ์
กระบวนการประเมินแบบจำลองที่เหมาะสมสามารถช่วยให้การปรับใช้ AI ใช้งานได้จริงประสบความสำเร็จ ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI จำเป็นต้องมีความแม่นยำสูงและการเรียกคืนเพื่อระบุกิจกรรมการฉ้อโกงได้อย่างแม่นยำ การใช้เมตริกและเทคนิคการประเมินที่เหมาะสม ทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองสามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ได้
นอกจากนี้ ด้วยแพลตฟอร์ม AppMaster ผู้ใช้สามารถเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยี AI และ ML ที่ล้ำสมัย ซึ่งช่วยเพิ่มผลผลิตและลดต้นทุน ด้วยการใช้กระบวนการประเมินโมเดลที่ละเอียดถี่ถ้วนและพิถีพิถัน AppMaster ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันของลูกค้าจะมีการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยการสร้างชุดแอปพลิเคชันใหม่ๆ ที่ราบรื่นโดยอิงจากข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกล่าสุด
โดยสรุป กระบวนการประเมินแบบจำลองมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI และ ML ซึ่งมีส่วนทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลที่เหนือกว่าและประสิทธิผลในโลกแห่งความเป็นจริง เมตริกและเฟรมเวิร์กการประเมินโมเดลที่ออกแบบมาอย่างดีรับประกันได้ว่าโมเดล AI ที่สร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์ม no-code ของ AppMaster ให้โซลูชันที่แม่นยำ เชื่อถือได้ และเชี่ยวชาญสำหรับงานและกรณีการใช้งานต่างๆ ตรงและเหนือกว่ามาตรฐานระดับสูงที่ต้องการโดยแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ทั้งหมด พร้อมทั้งลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา
