పరీక్ష సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం మోడల్ యొక్క ప్రభావం మరియు విశ్వసనీయతను అంచనా వేయడంలో కీలకమైన దశ. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ప్రత్యేకంగా టెన్సర్ఫ్లోతో డీప్ లెర్నింగ్లో, టెస్టింగ్ సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి అనేక పద్ధతులు మరియు మెట్రిక్లను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ పద్ధతులు మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు అంచనాలను రూపొందించడంలో మొత్తం ప్రభావం గురించి విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి.
శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత మూల్యాంకన కొలమానాలను ఉపయోగించడం. ఈ కొలమానాలు మోడల్ యొక్క అంచనా అవుట్పుట్లను వాస్తవ అవుట్పుట్లతో పోల్చడం ద్వారా మోడల్ పనితీరు యొక్క పరిమాణాత్మక కొలతలను అందిస్తాయి. సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒక మూల్యాంకన మెట్రిక్ ఖచ్చితత్వం, ఇది మోడల్ చేసిన సరైన అంచనాల శాతాన్ని కొలుస్తుంది. ఖచ్చితమైన అంచనాల సంఖ్యను మొత్తం అంచనాల సంఖ్యతో విభజించడం ద్వారా ఖచ్చితత్వం లెక్కించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ 90 నమూనాలలో 100ని సరిగ్గా అంచనా వేస్తే, ఖచ్చితత్వం 90% అవుతుంది.
మరొక సాధారణంగా ఉపయోగించే మూల్యాంకన మెట్రిక్ ఖచ్చితత్వం, ఇది సానుకూల సందర్భాలను సరిగ్గా గుర్తించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని కొలుస్తుంది. నిజమైన సానుకూల అంచనాల సంఖ్యను నిజమైన సానుకూల మరియు తప్పుడు సానుకూల అంచనాల మొత్తంతో విభజించడం ద్వారా ఖచ్చితత్వం లెక్కించబడుతుంది. తప్పుడు పాజిటివ్ల ఖర్చు ఎక్కువగా ఉన్న సందర్భాలలో ఖచ్చితత్వం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఉదాహరణకు, వైద్య నిర్ధారణలో, అనవసరమైన చికిత్సలను నివారించడానికి తప్పుడు పాజిటివ్లను తగ్గించడం చాలా ముఖ్యం.
రీకాల్ అనేది అన్ని సానుకూల సందర్భాలను సరిగ్గా గుర్తించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని కొలిచే మరొక ముఖ్యమైన మూల్యాంకన మెట్రిక్. నిజమైన సానుకూల అంచనాల సంఖ్యను నిజమైన సానుకూల మరియు తప్పుడు ప్రతికూల అంచనాల మొత్తంతో విభజించడం ద్వారా రీకాల్ లెక్కించబడుతుంది. తప్పుడు ప్రతికూలతల ధర ఎక్కువగా ఉన్న సందర్భాల్లో రీకాల్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఇమెయిల్ స్పామ్ గుర్తింపులో, ముఖ్యమైన ఇమెయిల్లను కోల్పోకుండా నిరోధించడానికి తప్పుడు ప్రతికూలతలను తగ్గించడం చాలా కీలకం.
F1 స్కోర్ అనేది ఒక మెట్రిక్, ఇది ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ని ఒకే విలువగా మిళితం చేస్తుంది, ఇది మోడల్ పనితీరు యొక్క మరింత సమగ్రమైన కొలతను అందిస్తుంది. ఇది ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ యొక్క హార్మోనిక్ సగటుగా లెక్కించబడుతుంది. డేటాసెట్ అసమతుల్యతలో ఉన్నప్పుడు F1 స్కోర్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, అంటే, సానుకూల మరియు ప్రతికూల సందర్భాల సంఖ్య గణనీయంగా భిన్నంగా ఉన్నప్పుడు.
ఈ కొలమానాలు కాకుండా, పరీక్ష సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఇతర మూల్యాంకన పద్ధతులు ఉన్నాయి. వీటిలో గందరగోళ మాత్రికలు ఉన్నాయి, ఇవి మోడల్ అంచనాల యొక్క వివరణాత్మక బ్రేక్డౌన్ను అందిస్తాయి మరియు వివిధ వర్గీకరణ థ్రెషోల్డ్లలో నిజమైన సానుకూల రేటు మరియు తప్పుడు సానుకూల రేటు మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ను చూసే రిసీవర్ ఆపరేటింగ్ క్యారెక్టరిస్టిక్ (ROC) వక్రతలు.
పరీక్ష సమయంలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం దాని ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడంలో కీలకమైన దశ. కన్ఫ్యూజన్ మాత్రికలు మరియు ROC వక్రతలు వంటి ఇతర సాంకేతికతలతో పాటు ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి మూల్యాంకన కొలమానాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, మోడల్ పనితీరుపై విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు మరియు దాని విస్తరణకు సంబంధించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్:
- కెరాస్ TFlearn కంటే మెరుగైన డీప్ లెర్నింగ్ టెన్సర్ఫ్లో లైబ్రరీనా?
- TensorFlow 2.0 మరియు తర్వాతి కాలంలో, సెషన్లు నేరుగా ఉపయోగించబడవు. వాటిని ఉపయోగించడానికి ఏదైనా కారణం ఉందా?
- ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
- SQLite డేటాబేస్కు కనెక్షన్ని ఏర్పాటు చేయడం మరియు కర్సర్ ఆబ్జెక్ట్ను సృష్టించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ డేటాబేస్ నిర్మాణాన్ని సృష్టించడం కోసం అందించిన పైథాన్ కోడ్ స్నిప్పెట్లో ఏ మాడ్యూల్స్ దిగుమతి చేయబడ్డాయి?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్లో నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు డేటా నుండి మినహాయించబడే కొన్ని కీలక-విలువ జంటలు ఏమిటి?
- డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్ సృష్టించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ యొక్క అనుమితి ప్రక్రియలో చెక్పాయింట్లను ఎంచుకోవడం మరియు బీమ్ వెడల్పు మరియు ఇన్పుట్కు అనువాదాల సంఖ్యను సర్దుబాటు చేసేటప్పుడు కొన్ని పరిగణనలు ఏమిటి?
- చాట్బాట్ పనితీరులో బలహీనతలను నిరంతరం పరీక్షించడం మరియు గుర్తించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
TensorFlowతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: టెన్సార్ ఫ్లో మరియు ఓపెన్ AI తో ఆట ఆడటానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్కు శిక్షణ ఇవ్వడం (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: నెట్వర్క్ను పరీక్షిస్తోంది (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)
- పరీక్ష సమీక్ష