とは何ですか 校正?

AI 出力に対するユーザーの信頼と、各タスクにおけるシステムの実際の信頼性を一致させます。

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。

モデルの主張が検証可能な現実世界の情報とどの程度正確に一致するか。

不正確な確率にペナルティを課すことによって分類モデルをトレーニングするために使用される一般的な目的関数。

測定されたモデル メトリックの真の値が含まれる可能性が高い統計範囲。

高精度の関連性判断のために、クエリとドキュメントを 1 つのパスで一緒にスコアリングするモデル。