Hệ thống AI của bạn có thành công không?

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Khi nào nên đánh giá thành công?

Vòng đời phương pháp luận MLOps

Khi nào nên đánh giá thành công?

Đo lường thành công trong suốt vòng đời MLOps

Đo lường hiệu suất ngoại tuyến - độ chính xác

Dữ liệu đào tạo và xác thực

Đo lường hiệu suất ngoại tuyến - độ chính xác

Huấn luyện mô hình

Đo lường hiệu suất ngoại tuyến - độ chính xác

Xác thực mô hình bằng các ví dụ thử nghiệm

Đo lường hiệu suất ngoại tuyến - độ chính xác

So sánh dự đoán với nhãn thực tế

Đo lường hiệu suất ngoại tuyến - độ chính xác

Độ chính xác tính toán

Ngoài độ chính xác - sai số và các chỉ số khác

Chỉ số sai số trong mô hình hồi quy

Các chỉ số đánh giá cho công cụ tìm kiếm và đề xuất: chất lượng xếp hạng - mức độ liên quan của các mục xếp hạng đối với người dùng -, sự đa dạng trong kết quả tìm kiếm hoặc đề xuất, v.v.

Xếp hạng các sản phẩm được đề xuất

Đánh giá hiệu quả trong sản xuất

Sự suy giảm mô hình: giá trị chỉ số đo lường trở nên kém hơn theo thời gian.

Sự suy giảm mô hình

Chỉ số kinh doanh: Chỉ số hiệu suất chính (KPIs)
- Chỉ số đánh giá hiệu quả và tiến độ thực hiện mục tiêu của tổ chức

Rủi ro: Điều gì có thể xảy ra?

Các rủi ro có thể xảy ra bao gồm:

Sự thiên lệch dữ liệu
Thiếu minh bạch
Những vấn đề đạo đức
Độ tin cậy của hệ thống không đáng kể
Sự dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa mạng

Chứng minh khái niệm (PoC):

Mô hình thử nghiệm để xác minh tính khả thi và giá trị tiềm năng, đồng thời xác định sớm các rủi ro.

Cùng thực hành nào!

Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo