Đánh giá mô hình là một thành phần quan trọng trong quá trình phát triển và triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Nó liên quan đến việc đánh giá hiệu suất và độ chính xác của các mô hình AI để đảm bảo khả năng khái quát hóa dữ liệu trong thế giới thực mà chúng chưa được đào tạo. Về cơ bản, việc đánh giá mô hình giúp các nhà phát triển xác định chất lượng và hạn chế của mô hình cũng như đánh giá mức độ chúng có thể đáp ứng các trường hợp sử dụng dự định của mình.
Chất lượng của mô hình AI hoặc ML có thể được định lượng bằng cách phân loại, hồi quy hoặc phân cụm dữ liệu trong miền mục tiêu chính xác như thế nào. Để đo lường hiệu suất của mô hình, việc đánh giá được thực hiện trên tập dữ liệu thử nghiệm tách biệt với tập dữ liệu huấn luyện. Đảm bảo rằng dữ liệu tồn tại trong tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra là điều cần thiết để đánh giá chính xác các mô hình AI và tránh trang bị quá mức, một vấn đề trong đó mô hình học cách hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng có khả năng khái quát kém đối với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Có một số kỹ thuật và số liệu được sử dụng để đánh giá các mô hình AI và ML, được chọn dựa trên miền vấn đề cụ thể và các đặc điểm mô hình mong muốn. Nói chung, chúng có thể được phân loại thành kỹ thuật đánh giá học tập có giám sát và kỹ thuật đánh giá học tập không giám sát.
Trong đánh giá học tập có giám sát, các mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu được dán nhãn và hiệu suất được đo lường dựa trên nhãn thực tế. Nhiều số liệu đánh giá, chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 và diện tích dưới đường cong đặc tính vận hành máy thu (ROC), có thể được sử dụng để đánh giá các mô hình ML cho các nhiệm vụ phân loại. Đối với các tác vụ hồi quy, sai số bình phương trung bình (MSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và R bình phương (R²) là các số liệu đánh giá phổ biến.
Trong đánh giá học tập không giám sát, dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và đánh giá mô hình không được gắn nhãn, điều này khiến việc đánh giá hiệu suất trở nên khó khăn hơn. Một số chỉ số đánh giá học tập không giám sát bao gồm điểm bóng, tính đồng nhất của cụm, chỉ số Rand được điều chỉnh và thông tin lẫn nhau. Các số liệu này đánh giá chất lượng của việc phân cụm hoặc giảm kích thước do mô hình tạo ra.
Tại nền tảng no-code AppMaster, quy trình đánh giá mô hình AI của chúng tôi diễn ra kỹ lưỡng và mạnh mẽ, đảm bảo rằng các mô hình AI và ML được tạo cho khách hàng trong các ứng dụng phụ trợ, web và di động của họ hoạt động ở mức cao và đáp ứng nhu cầu trong thế giới thực. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật và số liệu đánh giá khác nhau, nhà phát triển có thể đánh giá các đặc điểm và hiệu suất của mô hình một cách toàn diện, thực hiện các điều chỉnh và tối ưu hóa cần thiết để cải thiện khả năng dự đoán và khái quát hóa dữ liệu.
Một quy trình đánh giá mô hình phù hợp có thể góp phần triển khai AI thành công trong các ứng dụng thực tế. Ví dụ: hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI sẽ cần độ chính xác và thu hồi cao để xác định chính xác hoạt động gian lận. Bằng cách sử dụng các số liệu và kỹ thuật đánh giá thích hợp, hiệu suất của mô hình có thể được tối ưu hóa để đạt được các mục tiêu này.
Hơn nữa, với nền tảng AppMaster, người dùng có thể nhanh chóng tăng tốc phát triển ứng dụng với công nghệ AI và ML tiên tiến, tăng năng suất và giảm chi phí. Bằng cách sử dụng quy trình đánh giá mô hình kỹ lưỡng và tỉ mỉ, AppMaster đảm bảo rằng các ứng dụng của khách hàng tiếp tục phát triển và cải thiện theo thời gian, với thế hệ ứng dụng mới liền mạch dựa trên dữ liệu và thông tin chuyên sâu mới nhất.
Tóm lại, quy trình đánh giá mô hình đóng một vai trò then chốt trong việc phát triển và triển khai ứng dụng AI và ML, góp phần mang lại hiệu suất mô hình vượt trội và hiệu quả trong thế giới thực. Khung và thước đo đánh giá mô hình được thiết kế tốt đảm bảo rằng các mô hình AI được tạo bằng nền tảng no-code của AppMaster cung cấp các giải pháp chính xác, đáng tin cậy và hiệu quả cho nhiều tác vụ và trường hợp sử dụng khác nhau, phù hợp và vượt qua các tiêu chuẩn cao mà các ứng dụng phần mềm hiện đại yêu cầu, tất cả đồng thời giảm thời gian và chi phí phát triển.
