Речник

Точност и стабилност на ИИ моделите

Какво е Точност и стабилност на ИИ моделите?

Точността описва колко често един ИИ модел дава верни резултати; стабилността описва колко надеждно се запазва това представяне – при леко променени входни данни, нови данни или с течение на времето. Моделът може да е много точен при тестване, но нестабилен, ако достатъчно е само да се преформулира въпросът, за да се получи различен отговор. За реална употреба двете свойства се проверяват с фиксирани тестови случаи, кръстосана валидация и непрекъснато наблюдение.

Теми

Качество на модела
Устойчивост
Evaluation

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Устойчивост на модела

Устойчивостта на модела описва доколко надеждно работи моделът с ИИ, когато входните данни са шумни, непълни, необичайни или умишлено манипулирани. Устойчивият модел все пак дава стабилни резултати, например при разпознаване на изображения при лошо осветление или когато езиков модел се справя с правописни грешки. Устойчивостта се оценява чрез стрес тестове, разнообразни данни за обучение и тестове срещу умишлени опити за заблуда и е особено важна при критични за безопасността приложения.

надеждност
качество на модела
+1

Дрейф на модела

Дрейфът на модела е постепенното влошаване на качеството на прогнозите на даден модел по време на експлоатация, защото действителността се променя спрямо данните, използвани за обучението. Прави се разлика между промени във входните данни (дрейф на данните) и промени във връзката между входните данни и резултатите (дрейф на концепцията). Пример: модел за откриване на измами пропуска нови схеми за измама. Мерките включват непрекъснато наблюдение на метриките и редовно повторно обучение.

MLOps
качество на модела
+1

Кръстосана валидация (cross-validation)

Кръстосаната валидация (cross-validation) е метод за проверка доколко добре един модел обобщава върху нови, непознати данни. При k-кратната кръстосана валидация данните се разделят на k части; моделът се обучава k пъти върху k−1 части и всеки път се тества върху останалата част, след което резултатите се усредняват. Това помага да се открие преобучение и да се сравняват честно модели или настройки, особено когато има малко данни.

Оценка на модели
Валидиране
+1

Benchmarking

В областта на ИИ бенчмаркингът означава систематично сравняване на модели или системи с помощта на определени задачи и критерии. Публичните бенчмаркове измерват например общи знания, способност за разсъждение или програмиране; за практическото използване обаче най-важни са тестовите случаи от собствената ежедневна работа. Типични критерии са точност, пълнота, време за отговор и разходи. Това помага да се реши дали по-малък и по-евтин модел е достатъчно добър за дадена задача.

Сравнение на модели
Evaluation
+1

Шаблон