AI 모델의 성능은 작업 유형과 모델 디자인에 따라 다릅니다.
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학습 데이터의 양과 품질에 따라 다릅니다.
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총점을 줄 수 없다.
그러므로, 주어진 작업에 대한 AI 모델의 성능
평가 및 비교를 위해 성능 메트릭을 사용하는 것이 일반적입니다.
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이 작업에 대한 성능 지표는 다음과 같습니다.
AI 모델의 성능 메트릭은 작업에 따라 다릅니다.
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일반적으로 사용되는 몇 가지 성능 지표는 다음과 같습니다.
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자연어 처리(자연어 처리) 일하다: 정확성, 정확한, 기억하다F1 점수, BLEU 점수, ROUGE 점수 등.
이미지 분류 작업: 분류 정확도혼란 행렬, ROC 곡선, Precision-Recall 곡선 등.
음성 인식 작업: 정확성단어 오류율(WER), 문자 오류율(CER), 문장 오류율(SER) 등.
이 외에도 다양한 작업 및 성능 지표.
일반적으로 말하면, 작업에 따라 적절한 성능 메트릭을 선택하여 모델의 성능을 평가하고 비교합니다.
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다양한 작업 및 성능 지표
자연어 처리(자연어 처리) 일하다:
문장 유사성(문장 유사성): 정확성(정확성), 정확한(정확한), 기억하다(리콜), F1 점수
파일 분류(문서 분류): 정확성(정확성), 정확한(정확한), 기억하다(리콜), F1 점수, AUC
기계 번역(기계 번역): BLEU 점수, METEOR 점수, ROUGE 점수
문서 만들기(문서 생성): 당혹감, BLEU 점수
이미지 분류 작업:
분류 정확도(분류 정확도), 혼란 행렬, Precision-Recall 곡선, ROC 곡선, F1 점수, AUC
물체 감지(대상 탐지): mAP, Precision-Recall Curve, ROC Curve
이미지 생성(이미지 생성): Perplexity, Inception Score, FID Score
음성 인식 작업:
단어 오류율(단어 오류율, WER), 문자 오류율(문자 오류율, CER), 문장 오류율(문장오류율, SER), 정확도
음성 생성(음성 생성): MOS(Mean Opinion Score), SNR(Signal-to-Noise Ratio), MSD(Mel Spectral Distortion), MOD(Mean Opinion Distance)
위의 지표 외에도 다양한 작업 및 지표가 있습니다.
. 각 작업에 적합한 메트릭을 선택하여 모델의 성능을 평가하고 개선하는 것이 매우 중요합니다.
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예, 더 다양한 작업과 지표가 있습니다.
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몇 가지 추가 작업 및 메트릭을 소개하겠습니다.
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자동 조종 장치:
운전 안전(안전운전) : 충돌율, 오경보율, 누락음성율, 적발율
차선을 지키다(차로유지) : 차선이탈거리, 차선이탈각도
교차 처리(교차로 관리): 평균교차지연, 평균교차대기열길이, 평균교차처리량
권장 시스템:
정확성(정확성), 정확한(정확한), 기억하다(리콜), F1 점수, AUC, MAP(평균 정밀도), NDCG(정규화 할인 누적 이득)
이상 감지:
ROC 곡선, Precision-Recall 곡선, F1 점수, AUC
시계열 예측:
평균 절대 오차(평균 절대 오차, MAE), 평균 제곱 오차(평균 제곱 오차, MSE), 평균 제곱근 오차(평균 제곱근 오차, RMSE), R 제곱(R2)
게임 인공 지능:
승산(승리 확률), 평균 점수(평균 점수), Elo 레이팅
이 외에도 다양한 작업 및 성능 지표.
성능 메트릭을 선택할 때 해당 작업의 특성과 목표에 적합한 메트릭을 선택하고 사용해야 합니다.
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에 추가, 다양한 분야의 몇 가지 성과 지표를 소개하겠습니다.
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이미지 식별:
정확성(정확도), Top-1 오류, Top-5 오류
합집합의 교차점(IoU), 평균 정밀도(mAP)
음성 인식:
WER(단어오류율), CER(문자오류율), SER(문장오류율)
정확성(정확도), F1 점수
자연어 처리:
정확성(정확도), F1 Score, BLEU, ROUGE
당혹감, 교차 엔트로피 손실, KL 발산
권장 시스템:
정확성(정확성), 정확한(정확한), 기억하다(리콜), F1 점수, AUC, MAP(평균 정밀도), NDCG(정규화 할인 누적 이득)
감정 분석:
정확성(정확도), F1 점수, ROC 곡선, Precision-Recall 곡선, AUC
각 필드에서 사용하는 성능 메트릭은 다음과 같습니다.
분야의 특성과 문제점에 따라 선정해야 함.
그러므로, 작업 및 성과 지표를 정의할 때,
문제의 특성과 목표를 고려하여 적절한 메트릭을 선택하는 것이 중요합니다.
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예, 몇 가지 추가 성능 메트릭을 소개하겠습니다.
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감독 학습:
정확성(정확성), 정확한 (정확한), 기억하다 (기억하다), F1 점수, ROC 곡선, AUC, 교차 엔트로피 손실, 평균 제곱 오차(MSE)
비지도 학습:
ARI(Adjusted Rand Index), NMI(Normalized Mutual Information), 실루엣 스코어, DBI(Davis-Bourdin Index), CHI(Kalinsky-Harabas Index)
강화 학습:
보상, Q값, 가치함수, 전략, SARSA오차, TD오차, 기대수익률, 탐사율, 할인요인
데이터 분석:
평균, 중앙값, 모드, 분산, 표준 편차, 상관 계수, 공분산, 왜도, 첨도
딥 러닝:
활성화 함수 출력, 손실 함수, 경사하강법, 역전파, 학습률, 모멘텀, 탈락률, 가중치 감쇠, 배치 크기
각 영역에서 사용되는 성과 지표는 다양합니다.
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적절한 성능 지표를 선택하려면
작업의 목적과 특성을 고려해야 합니다.
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반품, 성과 지표는 최종 평가의 목적에 따라 달라질 수 있으며,,
일반적으로 하나의 지표로는 충분하지 않습니다.
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그러므로, 다양한 성과지표를 종합적으로 고려하여 최종 평가할 것을 권고합니다.
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에 추가, 여러 분야에서 사용되는 몇 가지 성과 지표를 소개하겠습니다.
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컴퓨터 시각 인식:
PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM(Structural Similarity Index), IoU(Intersection of Union), 다이스 유사성 계수, Hausdorff 거리
시계열 예측:
평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱근 오차(RMSE), 평균 절대 백분율 오차(MAPE), 평균 절대 척도 오차(MASE)
클러스터링:
관성, 실루엣 점수, Calinski-Harabasz 지수, Davies-Bouldin 지수, 조정 랜드 지수
이미지 생성:
인셉션 점수, 프레셰 인셉션 거리, 인식 경로 길이
데이터 시각화:
히트맵, 산점도, 라인 차트, 박스 플롯, 막대 차트, 히스토그램, 커널 밀도 플롯
작업의 성격과 목적에 따라 성과 지표는 다양한 방식으로 사용됩니다.
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선택한 성능 지표에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
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신중하게 고려하여 선택해야 합니다.
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반품, 단일 성능 메트릭은 모델의 전체 성능을 적절하게 평가하지 못할 수 있으므로,
평가를 위해 여러 성과 지표를 조합하여 사용하는 것이 좋습니다.
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에 추가, 약간의 자연어 처리(자연어 처리) 현장에서 사용되는 성능 지표를 제시합니다.
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언어 모델:
PPL(Perplexity), BPC(Bits Per Character), KL-Divergence, NLL(Negative Log-Likelihood), 교차 엔트로피 손실
파일 분류:
정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC(Area Under the Curve), ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선
문장 유사성:
BLEU(Bilingual Evaluation Study), ROUGE(Recall-Oriented Gisting Evaluation Study), METEOR(Metrics for Evaluating Translation Using Explicit Ordering), CIDEr(Common Image Description Evaluation Metrics)
기계 번역:
BLEU(이중 언어 평가 연구), METEOR(명시적 순서가 있는 번역 평가 메트릭), TER(오류율), GLEU(일반 언어 평가 유틸리티), ChrF(문자 n-그램 F 점수)
자연어 처리 분야에서도 다양한 성능 지표가 사용됩니다.
, 이중으로 블루, 루즈, 슈팅 스타 일반적으로 번역 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
. 그러나 이러한 성능 메트릭은 모델의 전체 성능을 평가하는 데 제한이 있을 수 있습니다.
, 실제 사용시에는 문제의 성격에 따라 적절한 성능지표를 선택하여 사용하는 것을 권장합니다.
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자연어 처리 외에도 많은 다른 분야에서 사용되는 성능 지표가 있습니다.
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컴퓨터 시각 인식:
정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC(곡선 아래 면적), ROC(수신기 작동 특성) 곡선, IOU(교차점), mAP(평균 정밀도)
음성 인식:
WER(단어 오류율), CER(문자 오류율), SER(문장 오류율), PER(전화 오류율), TER(시간 오류율), R-값
권장 시스템:
RMSE(Root Mean Square Error), MAE(Mean Absolute Error), AUC(Area Under the Curve), 정밀도, 재현율, F1 점수, 정규화된 할인 누적 이득(NDCG)
이러한 성능 메트릭은 해당 도메인에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
. 그러나 모델의 성능을 정확하게 평가하기 위해 하나의 성능 메트릭만 사용하는 것은 제한적입니다.
, 여러 성능 메트릭을 함께 고려하여 모델을 평가하는 것이 중요합니다.
. 반품, 모델이 실제로 사용될 조건과 유사한 조건에서 모델을 평가하는 것이 좋습니다.
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에 추가, 다양한 기계 학습 알고리즘에서 사용되는 성능 지표를 소개합니다.
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분류(분류):
정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, 수신자 작동 특성(ROC) 곡선, 곡선 아래 면적(AUC), 혼동 행렬
반품(반품):
평균 제곱 오차(MSE), 평균 제곱근 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE), R2 점수, 평균 절대 백분율 오차(MAPE), 평균 제곱 백분율 오차(MSPE)
협회(클러스터링):
실루엣 점수, Calinski-Harabasz 지수, Davies-Bouldin 지수, Dunn 지수
차원 축소(차원 축소):
분산 비율, 재구성 오류 설명
각 알고리즘에 대해 적절한 성능 메트릭을 선택하여 모델을 평가해야 합니다.
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반품, 과적합은 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
(과적합)과소적합(언더피팅)예방하다
적절한 교차 검증(교차 검증) 또는 기술을 사용,
모델을 평가할 때 사용하지 않는 데이터에 대해 검증하는 것이 좋습니다.
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