SıradakiSonraki rehber
Yüksek Lisans Değerlendirmeleri
Dil Yapay Zeka
Temel Bilgiler KILAVUZU
Yapay Zeka Değerlendirme Temelleri
Yapay zeka değerlendirmesi, bir sistemin belirtilen koşullar altında tanımlanmış bir amacı karşılayıp karşılamadığını test eder.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Temsili örnekleri, açık puanlama kurallarını ve hataların analizini birleştirir. Başarılı bir API yanıtı veya gösterişli bir gösterim, sistemin amaçlanan görevi güvenilir bir şekilde yerine getirdiğini kanıtlamaz.
Önemli çıkarımlar
- Testten önce kabul kriterlerini belirleyin.
- Uzatılmış bir değerlendirme seti tutun.
- İçeriği, iş akışı sonuçlarını ve arıza yönetimini ayrı ayrı ölçün.
Derin Dalış
Önce kabul kriterlerini yazın. Girdiyi, beklenen çıktıyı, tolere edilebilir hataları, yanıt süresi kısıtlamalarını ve sistemin kaçınmasına veya yükselmesine neden olacak koşulları belirtin. İlave karmaşıklığın pratik bir fayda sağlayıp sağlamadığını göstermek için basit bir temel ekleyin. Ayrı geliştirme ve değerlendirme setleri oluşturun. Geliştirme örnekleri yinelemeyi destekler; uzatılmış bir set, seçimleri yapıldıktan sonra test eder. Son test setinin tekrar tekrar ayarlanması, onu başka bir geliştirme setine dönüştürür. Sürümleri kaydedin; böylece değişen puan, değişen verilere, istemlere, modellere veya puanlamaya kadar takip edilebilir. Göreve uygun ölçümleri kullanın. Bir sınıflandırıcının sınıfa özgü hata analizine ihtiyacı vardır; Özetleyicinin olgusal tutarlılık ve kapsam açısından kontrollere ihtiyacı vardır; Bir temsilcinin tamamlanan eylemlerin ve istenmeyen yan etkilerin doğrulanması gerekir. Yalnızca tipik girdiler yerine zor durumları dahil edin. Sonuçları belirsizlik ve sonuçları göz önünde bulundurarak inceleyin. Nadir bir başarısızlık, pek çok zararsız ifade farklılığından daha önemli olabilir. Değişkenliği anlayacak kadar stokastik bir görevi tekrarlayın ve değerlendirmenin gerçek kullanımı temsil etmediği durumları belgeleyin. Değerlendirme bir kararı destekler; belirsizliği ortadan kaldırmaz.
04Çalışılan örnek
Fatura çıkarıcıyı test edin
Ara toplam 80, vergi 8 ve toplam 88 olan icat edilmiş bir fatura ve ayrıca toplamın olmadığı başka bir fatura hazırlayın.
Alan çıkarma ve aritmetik tutarlılığı ayrı ayrı puanlayın. İkinci belge için açık bir eksik değer isteyin.
Sistemin uygun bir cevap bulup bulmadığını kontrol etmek için toplam etiketinin yanına ilgisiz bir sayı içeren bir durum ekleyin.
Ne gösteriyor?
Alıştırma, yalnızca iyi biçimlendirilmiş JSON'u döndürmenin ötesinde doğruluğu tanımlar.
Gerçek Dünya Uygulaması
Eksik ve çakışan alanlara sahip belgeler üzerinde bir çıkarma sistemi test edin.
Başarı mesajına güvenmek yerine, bir aracının bir eylemden sonraki son durumunu doğrulayın.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Daha net kararlar. Açık teknik iddiaları pazarlama dilinden ayırmanıza yardımcı olur.
- Maliyet ve bütçe. Para veya zaman harcamadan önce daha iyi uygulama soruları sorabilirsiniz.
- Ekip ve iş akışı. Ortak anlayışa sahip ekipler daha iyi ürün, politika ve öğrenme kararları verir.
Dikkat edin
- Farklı ekipler aynı terimi farklı şekilde kullanabilir; bu nedenle kapsamı erken tanımlayın.
- Gerçek dünya performansı dengesizken karşılaştırmalar güçlü görünebilir.
- Veri kalitesini ve değerlendirme planlarını göz ardı etmek çoğu zaman hassas sonuçlar doğurur.
Sonraki adımlar
- İhtiyacınız olan sonucun sade bir dille tanımlanmasıyla başlayın.
- Test etmeden önce bir başarı ölçüsü ve bir başarısızlık koşulu seçin.
- Gösterişli bir demo seti yerine, temsili verilerle küçük bir pilot çalışma yürütün.
- Yapay Zeka Değerlendirme Temellerinin nerede yardımcı olduğunu ve daha basit yöntemlerin nerede daha iyi olduğunu belgeleyin.
Kaynaklar ve ek okuma
- scikit-learnModel seçimi ve değerlendirmesi
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the AI Evaluation Basics quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Kaç test örneği yeterli?
Evrensel bir sayım yoktur. Gerekli kanıtlar değişkenliğe, nadir arıza türlerine, kabul edilebilir belirsizliğe ve hataların sonuçlarına bağlıdır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi