Model değerlendirmesi, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) sistemleri için geliştirme ve dağıtım sürecinin kritik bir bileşenidir. Üzerinde eğitim almadıkları gerçek dünya verilerine genelleme yeteneklerini sağlamak için yapay zeka modellerinin performansını ve doğruluğunu değerlendirmeyi içerir. Temel olarak model değerlendirmesi, geliştiricilerin modellerinin niteliklerini ve sınırlamalarını belirlemelerine ve amaçlanan kullanım durumlarını ne kadar iyi karşılayabileceklerini ölçmelerine yardımcı olur.
Bir AI veya ML modelinin kalitesi, hedef etki alanındaki verileri ne kadar doğru sınıflandırdığı, gerilediği veya kümelediğiyle ölçülebilir. Model performansını ölçmek için eğitim veri kümesinden ayrı bir test veri kümesi üzerinde bir değerlendirme gerçekleştirilir. Eğitim ve test veri kümelerinde verilerin mevcut olduğundan emin olmak, yapay zeka modellerini doğru bir şekilde değerlendirmek ve fazla uyumdan kaçınmak için çok önemlidir; bu, modelin eğitim verileri üzerinde iyi performans göstermeyi öğrendiği ancak yeni, görünmeyen verilere zayıf bir şekilde genelleştirdiği bir sorundur.
AI ve ML modellerini değerlendirmek için kullanılan, belirli sorun alanına ve istenen model özelliklerine göre seçilen çeşitli teknikler ve ölçümler vardır. Genel olarak denetimli öğrenme değerlendirmesi ve denetimsiz öğrenme değerlendirme teknikleri olarak kategorize edilebilirler.
Denetimli öğrenme değerlendirmesinde modeller etiketli bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve performans gerçek etiketlere göre ölçülür. Doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 puanı ve alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alan gibi birçok değerlendirme ölçütü, sınıflandırma görevleri için ML modellerini değerlendirmek amacıyla kullanılabilir. Regresyon görevleri için ortalama karesel hata (MSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve R-kare (R²) yaygın değerlendirme ölçümleridir.
Denetimsiz öğrenme değerlendirmesinde, modeli eğitmek ve değerlendirmek için kullanılan veriler etiketlenmez ve bu da performansın değerlendirilmesini daha zorlu hale getirir. Bazı denetimsiz öğrenme değerlendirme ölçümleri arasında siluet puanı, küme homojenliği, düzeltilmiş Rand endeksi ve karşılıklı bilgiler yer alır. Bu ölçümler, model tarafından üretilen kümelemenin veya boyutluluk azaltmanın kalitesini değerlendirir.
AppMaster no-code platformunda, AI modeli değerlendirme sürecimiz kapsamlı ve sağlam olup, müşteriler için arka uç, web ve mobil uygulamalarda oluşturulan AI ve ML modellerinin yüksek düzeyde performans göstermesini ve gerçek dünya taleplerini karşılamasını sağlar. Geliştiriciler, çeşitli değerlendirme teknikleri ve ölçümleri kullanarak model özelliklerini ve performansını kapsamlı bir şekilde değerlendirebilir, veri genelleştirme ve tahmin yeteneklerini geliştirmek için gerekli ayarlamaları ve optimizasyonları yapabilir.
Uygun bir model değerlendirme süreci, pratik uygulamalarda başarılı yapay zeka dağıtımına katkıda bulunabilir. Örneğin, yapay zeka destekli bir dolandırıcılık tespit sistemi, dolandırıcılık faaliyetini doğru bir şekilde tanımlamak için yüksek hassasiyet ve geri çağırma gerektirecektir. Uygun değerlendirme metrikleri ve teknikleri kullanılarak bir modelin performansı bu hedeflere ulaşacak şekilde optimize edilebilir.
Üstelik AppMaster platformuyla kullanıcılar, en son yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle uygulama geliştirmeyi hızla hızlandırarak üretkenliği artırıp maliyetleri düşürebiliyor. AppMaster kapsamlı ve titiz bir model değerlendirme süreci kullanarak, en son verilere ve içgörülere dayanan yeni uygulama setlerinin kusursuz bir şekilde üretilmesiyle müşteri uygulamalarının zaman içinde gelişmeye ve gelişmeye devam etmesini sağlar.
Sonuç olarak, model değerlendirme süreci, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulama geliştirme ve dağıtımında önemli bir rol oynayarak üstün model performansına ve gerçek dünya etkinliğine katkıda bulunur. İyi tasarlanmış bir model değerlendirme metriği ve çerçevesi, AppMaster no-code platformu kullanılarak oluşturulan yapay zeka modellerinin, çeşitli görev ve kullanım durumları için doğru, güvenilir ve yetkin çözümler sunarak, modern yazılım uygulamalarının talep ettiği yüksek standartlarla eşleşip bu standartları aştığını garanti eder. geliştirme süresini ve maliyetini azaltırken.
