Apakah sistem AI yang Anda terapkan berhasil?

Memahami Kecerdasan Buatan

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Kapan waktu yang tepat untuk mengukur kesuksesan?

Daur hidup metodologi MLOps

Kapan waktu yang tepat untuk mengukur kesuksesan?

Mengukur kesuksesan sepanjang siklus hidup MLOps

Pengukuran kinerja secara offline - akurasi

Data pelatihan dan validasi

Pengukuran kinerja secara offline - akurasi

Melatih model

Pengukuran kinerja secara offline - akurasi

Memvalidasi model dengan contoh pengujian

Pengukuran kinerja secara offline - akurasi

Membandingkan prediksi dengan label aktual

Pengukuran kinerja secara offline - akurasi

Menghitung akurasi

Melampaui akurasi - error dan metrik lainnya

Metrik error dalam model regresi

Metrik untuk mesin pencari dan rekomendasi: kualitas peringkat -relevansi item peringkat dengan pengguna-, keragaman dalam hasil pencarian atau rekomendasi, dll.

Peringkat produk yang direkomendasikan

Mengukur keberhasilan dalam produksi

Degradasi model: nilai metrik yang diukur semakin memburuk seiring berjalannya waktu.

Penurunan model

Metrik bisnis: Indikator Kinerja Utama (KPI)
- Indikator kinerja dan kemajuan tujuan organisasi

Risiko: apa yang bisa salah?

Risiko yang mungkin terjadi meliputi:

Kecenderungan data
Kurangnya transparansi
Masalah etika
Keandalan sistem yang diragukan
Kerentanan terhadap ancaman siber

Bukti Konsep (PoC):

Demonstrasi percontohan untuk memvalidasi kelayakan dan potensi nilai + identifikasi risiko awal

Ayo berlatih!

Memahami Kecerdasan Buatan