AI Awọn ipilẹ

Dimegilio kan ṣe apejuwe iṣẹ labẹ awọn ipo wọnyi. Kii ṣe wiwọn gbogbo agbaye ti oye tabi idaniloju pe eto igbelewọn ti o ga julọ dara julọ fun ohun elo kan pato.

Awọn gbigba bọtini

• Ka awọn ofin ati awọn ofin ti o wa ni isalẹ.
• Ṣe afiwe awọn eto deede.
• Lo awọn igbelewọn ohun elo lẹgbẹẹ awọn itọkasi gbangba.

Ka awọn iṣẹ-ṣiṣe definition ṣaaju ki o to awọn ranking. A ọpọlọpọ-wun imo igbeyewo, a ifaminsi adaṣe, ati ki o kan eda eniyan-ààyò lafiwe wiwọn o yatọ si awọn iyọrisi. Ani meji ikun ti a npe ni deede le lo o yatọ si idahun ofin tabi subsets. Ṣayẹwo awọn awoṣe version, kiakia, irinṣẹ, retrieval wiwọle, nọmba ti awọn igbiyanju ati igbelewọn ọjọ. A eto gba laaye orisirisi idanwo tabi ohun elo àwárí ti wa ni ko ni idanwo. Ṣe igbasilẹ awọn pipe setup nigba ti reproducing a esi. A data kontaminesonu le weaken a benchmark nigba ti igbeyewo ohun elo tabi sunmọ aba wà wa nigba idagbasoke. Tun ti o dara ju lodi si a àkọsílẹ igbeyewo tun narrows awọn ominira ti awọn lafiwe. Fresh, held-out ohun elo apeere iranlọwọ lati se ayẹwo boya a royin agbara gbigbe. Wo fun aidaniloju ati subgroup esi. A kekere iyato lori kan kekere ayẹwo le ko ni itumọ. Ṣe afiwe iye owo ati latency lẹgbẹẹ iṣẹ-ṣiṣe aseyori, ki o si ṣayẹwo ikuna apeere. A benchmark jẹ julọ wulo bi eri fun a kan pato agbara nperare pẹlu kedere so aala.

1. Ninu idanwo ibeere 100 ti a ṣe, eto A dahun 81 ni deede ati eto B dahun 83 ni deede.
2. Ṣe atokọ awọn ibeere ti o yatọ ati tun ṣe labẹ awọn eto iran ti a kọ silẹ. Aafo meji-ojuami nikan ko ṣe agbekalẹ anfani ti o gbẹkẹle.
3. Ṣe afiwe ikuna ati iye owo iṣẹ ṣaaju ki o to yan eto kan fun fifiranṣẹ.

Awọn abajade wọnyi fihan ohun ti o gbọdọ tẹle ipo kan; wọn kii ṣe ẹtọ nipa awọn awoṣe gidi.