Обратно към речника MLOps & Жизнен цикъл

Оценка на AI модели

Оценката на AI моделите е систематичният процес за измерване на производителността на модела чрез дефинирани метрики, тестови набори и разграничени случаи на употреба.

Метрики за оценка

Различните типове модели изискват различни метрики. Класификационните модели измерват точност, прецизност, пълнота и F1 резултат. Регресионните модели оценяват MAE, RMSE и R2. Оценката на LLM използва по-сложни метрики: BLEU и ROUGE за сравнение с референция и човешко класиране на качеството.

Отвъд оценката на тестовия набор

Пълната оценка на модела включва: поведенческо тестване на реалистични световни разпределения, оценка на справедливост, тестване на граничен случай и тестване на противникови атаки.

Непрекъсната оценка

Оценката на модела трябва да продължи след внедряването. Тъй като разпределенията на производствените данни се променят, производителността на модела може да намалее - редовната производствена оценка е задължителна.