ارزیابی مدل‌ها
AI Evaluationارزیابی هوش مصنوعی
ارزیابی هوش مصنوعی؛ فرآیند سنجش کیفیت، دقت، ایمنی، سرعت یا سایر ویژگی‌های یک سیستم هوش مصنوعی با معیارها و آزمون‌های مشخص.
مشاهدهٔ جزئیاتدانشنامهٔ Noventix
واژه‌نامهٔ هوش مصنوعی
مفاهیم و اصطلاحات هوش مصنوعی را عمیق‌تر بشناس.
۳۴۵ اصطلاح آموزشی۲۵ حوزهٔ موضوعیرایگان برای همه
مرور سریع
از الفبا شروع کن
دسته‌بندی‌ها
۲۴ اصطلاحموضوع موردنظرت را انتخاب کن
نتایج فیلترشدهحذف فیلترها
ارزیابی مدل‌ها
Average Precisionمیانگین دقت
میانگین دقت؛ معیاری ترکیبی برای سنجش کیفیت مدل در بازیابی یا جست‌وجوی اطلاعات. این معیار به‌خصوص در مسائل تشخیص اشیا و بازیابی اطلاعات مفید است و کیفیت مدل را در سطوح مختلف آستانه بررسی می‌کند.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Benchmarkبنچمارک
بنچمارک؛ مجموعه استانداردی از تست‌ها و داده‌ها برای مقایسه عملکرد مدل‌ها. بنچمارک مناسب باید شرایط مقایسه یکسانی ایجاد کند تا عملکرد مدل‌ها بر اساس معیارهای مشخص قابل سنجش باشد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Calibrationکالیبراسیون
کالیبراسیون؛ تنظیم خروجی‌های احتمالی مدل تا با واقعیت بیشتر هماهنگ باشند. مدل کالیبره‌شده وقتی مثلا احتمال ۸۰ درصد اعلام می‌کند، در شرایط مشابه باید تقریبا در ۸۰ درصد موارد درست باشد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Confusion Matrixماتریس درهم‌ریختگی
ماتریس درهم‌ریختگی؛ جدول برای نمایش تعداد پیش‌بینی‌های درست و غلط برای هر کلاس. از این جدول می‌توان مواردی مانند مثبت کاذب و منفی کاذب را دید و فهمید مدل در کدام کلاس‌ها بیشتر خطا می‌کند.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Critical Evaluationارزیابی انتقادی
ارزیابی انتقادی؛ بازبینی نقادانه داده، روش، محدودیت و میزان اعتبار نتیجه پیش از پذیرش خروجی یا ادعای مدل.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Cross-Validationاعتبارسنجی متقابل
اعتبارسنجی متقابل؛ روش تقسیم داده‌ها به چند بخش برای ارزیابی پایدارتر عملکرد مدل. این روش کمک می‌کند ارزیابی مدل فقط به یک تقسیم تصادفی خاص از داده‌ها وابسته نباشد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Evaluation Metricمعیار ارزیابی
معیار ارزیابی؛ عددی برای سنجش کیفیت عملکرد مدل مثل دقت یا فراخوانی. انتخاب معیار درست به نوع مسئله بستگی دارد؛ مثلا Accuracy برای همه مسائل انتخاب مناسبی نیست.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Explainabilityقابلیت توضیح
قابلیت توضیح؛ میزان قابل فهم بودن تصمیم‌ها و خروجی‌های یک مدل برای انسان. توضیح‌پذیری در کاربردهای حساس کمک می‌کند انسان بفهمد چرا سیستم به یک نتیجه مشخص رسیده است.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
False Negativeمنفی کاذب
منفی کاذب؛ زمانی که مدل به‌اشتباه یک مورد مثبت را منفی تشخیص می‌دهد. مثلا اگر یک تراکنش واقعا تقلبی باشد اما سیستم آن را سالم اعلام کند، این یک False Negative است.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
False Positiveمثبت کاذب
مثبت کاذب؛ زمانی که مدل به‌اشتباه یک مورد منفی را مثبت تشخیص می‌دهد. مثلا اگر سیستم یک تراکنش سالم را تقلبی تشخیص دهد، با یک False Positive روبه‌رو هستیم.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Ground Truthحقیقت مرجع
حقیقت مرجع؛ پاسخ واقعی و صحیح که مدل باید آن را یاد بگیرد. Ground Truth مبنای مقایسه مدل است و برای آموزش، ارزیابی و اندازه‌گیری خطای بسیاری از مدل‌ها اهمیت دارد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
LLM Evaluationارزیابی مدل زبانی بزرگ
ارزیابی مدل زبانی بزرگ؛ بررسی کیفیت یک LLM در کارهایی مانند پاسخ‌گویی، استدلال، پیروی از دستور، دقت و تولید متن.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Leakageنشت داده
نشت داده؛ رسیدن اطلاعات داده آزمون یا هدف به فرآیند آموزش؛ باعث می‌شود ارزیابی بهتر از واقعیت به نظر برسد و مدل در عمل ضعیف عمل کند.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Performance Metricشاخص عملکرد
شاخص عملکرد؛ عددی که کیفیت یا سرعت یک سیستم را می‌سنجد؛ انتخاب شاخص نامناسب می‌تواند مدل را به سمت رفتار نادرست سوق دهد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Precisionدقت
دقت؛ نسبت پیش‌بینی‌های مثبت درست به تمام پیش‌بینی‌های مثبت. Precision زمانی مهم است که مثبت کاذب هزینه زیادی داشته باشد؛ مثلا وقتی نمی‌خواهیم موارد سالم را اشتباه علامت‌گذاری کنیم.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Quality Scoreامتیاز کیفیت
امتیاز کیفیت؛ معیاری برای سنجش کیفیت خروجی مدل یا داده. این امتیاز باید بر اساس معیار مشخص تعریف شود تا بتوان کیفیت خروجی‌ها یا داده‌ها را به‌صورت قابل مقایسه سنجید.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Recallفراخوانی
فراخوانی؛ نسبت موارد مثبت درست شناسایی‌شده به همه موارد مثبت واقعی. Recall زمانی مهم است که از دست دادن یک مورد مثبت هزینه بالایی داشته باشد؛ مثلا در برخی کاربردهای تشخیص بیماری یا کشف تقلب.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Regression Metricsمعیارهای رگرسیون
معیارهای رگرسیون؛ شاخص‌هایی برای سنجش خطای خروجی عددی مانند میانگین قدر مطلق خطا یا ریشه میانگین مربع خطا؛ هر کدام خطاهای بزرگ را متفاوت مجازات می‌کنند.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Reproducibilityبازتولیدپذیری
بازتولیدپذیری؛ توانایی رسیدن دوباره به همان نتیجه با همان داده، نسخه کد و تنظیمات؛ پایه اعتماد به گزارش‌های ارزیابی مدل.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Scenario Based Evaluationارزیابی سناریومحور
ارزیابی سناریومحور؛ آزمودن مدل با موقعیت‌های واقع‌گرایانه و پیچیده به‌جای معیارهای منفرد، برای سنجش قابلیت در بستر واقعی.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Validation Dataداده اعتبارسنجی
داده اعتبارسنجی؛ داده‌ای برای تنظیم فراپارامترها و انتخاب بهترین مدل در حین آموزش. این داده برای انتخاب و تنظیم مدل استفاده می‌شود و بهتر است با داده تستی که ارزیابی نهایی روی آن انجام می‌شود اشتباه نشود.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
Verifier Modelمدل راستی‌آزما
مدل راستی‌آزما؛ مدلی که خروجی مدل دیگر را بررسی یا امتیاز می‌دهد و در چرخه بازخورد خودکار، خطاهای قابل‌تشخیص را می‌گیرد.
مشاهدهٔ جزئیاتارزیابی مدل‌ها
XAI (Explainable AI)هوش مصنوعی قابل توضیح
هوش مصنوعی قابل توضیح؛ سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند دلیل تصمیم‌های خود را توضیح دهند. هدف XAI این است که خروجی مدل فقط یک جواب نباشد و تا حد ممکن اطلاعاتی درباره دلیل یا عوامل مؤثر بر تصمیم ارائه شود.
مشاهدهٔ جزئیات