Funkčné výkonnostné metriky ML

Funkčné výkonnostné metriky ML sú súborom opatrení, ktoré sa zameriavajú na hodnotenie funkčnej správnosti systémov strojového učenia (ML). Tieto metriky sú kľúčové pre určenie, do akej miery model ML spĺňa očakávané funkcionality a presnosť. Medzi najbežnejšie používané funkčné metriky patrí presnosť, precíznosť, odvolanie (reklamácia), F1 skóre a ďalšie špecifické metriky, ktoré sú prispôsobené podľa konkrétnych požiadaviek systému alebo aplikácie.

Tieto metriky slúžia ako základ pre hodnotenie a ladenie modelu ML, pričom pomáhajú identifikovať, kde je potrebné zlepšenie, a poskytujú kvantitatívne údaje na porovnávanie rôznych modelov alebo algoritmov. Okrem toho, funkčné výkonnostné metriky ML sa často používajú aj pri testovaní modelov, aby sa zabezpečilo, že modely budú schopné efektívne a presne vykonávať úlohy, pre ktoré boli navrhnuté. Vďaka tomu sú tieto metriky neoddeliteľnou súčasťou životného cyklu vývoja a nasadenia ML modelov, pričom zabezpečujú ich funkčnosť a spoľahlivosť v reálnom svete.