কি ক্রমাঙ্কন?

প্রতিটি কাজে সিস্টেমের প্রকৃত নির্ভরযোগ্যতার সাথে AI আউটপুটগুলিতে ব্যবহারকারীর আস্থা সারিবদ্ধ করা।

প্রশিক্ষণ সেটের বাইরে একটি মডেল নতুন, অদেখা ডেটাতে কতটা ভালো পারফর্ম করে।

একটি মডেলের দাবি কতটা সঠিকভাবে যাচাইযোগ্য বাস্তব-বিশ্বের তথ্যের সাথে মেলে।

একটি সাধারণ উদ্দেশ্য ফাংশন ভুল সম্ভাব্যতাকে শাস্তি দিয়ে শ্রেণিবিন্যাসের মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়।

একটি পরিসংখ্যানগত পরিসর যা সম্ভবত একটি পরিমাপিত মডেল মেট্রিকের প্রকৃত মান ধারণ করে।

একটি মডেল যা উচ্চ-নির্ভুলতার প্রাসঙ্গিক বিচারের জন্য একটি ক্যোয়ারী এবং নথি একসাথে স্কোর করে।