การประเมินโมเดล AI และ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
เฟรมเวิร์กการวัดและประเมินผลครอบคลุมเพื่อให้แน่ใจถึงความเป็นเลิศของประสิทธิภาพโมเดล AI ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม
การประเมินประสิทธิภาพครอบคลุม
ตัวชี้วัดขั้นสูงและเฟรมเวิร์กการประเมินผลช่วยให้แน่ใจว่าโมเดล AI ของคุณ ส่งมอบประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้ในการใช้งานอุตสาหกรรมจริง
วิธีการประเมินเฉพาะงาน
ตัวชี้วัดเฉพาะที่ปรับแต่งสำหรับประเภทการใช้งาน AI ที่แตกต่างกัน
ตัวชี้วัดการจำแนก
การจำแนกภาพและสัญญาณ
การวิเคราะห์ Confusion Matrix
การแบ่งแยกรายละเอียดของประสิทธิภาพการจำแนกทุกคลาส
ROC Curve & AUC
การวิเคราะห์ Receiver Operating Characteristic สำหรับปัญหาแบบสองคลาสและหลายคลาส
การตรวจจับวัตถุ
การตรวจจับและการระบุตำแหน่ง
ตัวชี้วัดการประเมิน COCO
การประเมินมาตรฐานอุตสาหกรรมโดยใช้วิธีการของชุดข้อมูล COCO
ความเร็ว vs ความแม่นยำ
การวิเคราะห์การแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานเรียลไทม์
การวิเคราะห์การแบ่งส่วน
ความแม่นยำระดับพิกเซล
Pixel Accuracy & Mean IoU
การประเมินครอบคลุมระดับพิกเซลสำหรับงานการแบ่งส่วน
Dice Coefficient
การวัดความทับซ้อนที่มีประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับการใช้งานทางการแพทย์และความแม่นยำ
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก
ตัวบ่งชี้สำคัญสำหรับการวัดประสิทธิผลของโมเดล AI
ความแม่นยำและความเที่ยงตรง
ความถูกต้องโดยรวมและความแม่นยำของการทำนายโมเดลทุกคลาสและสถานการณ์
- • อัตราความแม่นยำโดยรวม
- • ความเที่ยงตรงเฉพาะคลาส
- • ความแม่นยำสมดุล
การจำได้และความไว
ความสามารถของโมเดลในการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและตรวจจับสภาวะสำคัญ
- • อัตราผลบวกจริง
- • ความครบถ้วนของการครอบคลุม
- • การวิเคราะห์อัตราการพลาด
F1-Score และความสมดุล
ค่าเฉลี่ยฮาร์โมนิกของความเที่ยงตรงและการจำได้ให้การประเมินประสิทธิภาพที่สมดุล
- • ความสมดุลความเที่ยงตรง-การจำได้
- • การเฉลี่ย macro/micro
- • F1-score ถ่วงน้ำหนัก
IoU และความทับซ้อน
ตัวชี้วัด Intersection over Union สำหรับความแม่นยำของการตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วน
- • IoU กล่องขอบเขต
- • ความทับซ้อนการแบ่งส่วน
- • การคำนวณ Mean IoU
mAP และการตรวจจับ
Mean Average Precision สำหรับการประเมินประสิทธิภาพการตรวจจับวัตถุแบบครอบคลุม
- • mAP หลายคลาส
- • ตัวชี้วัดสไตล์ COCO
- • การวิเคราะห์เกณฑ์
ความเร็วและประสิทธิภาพ
ตัวชี้วัดเวลาประสิทธิภาพสำหรับข้อกำหนดการติดตั้งใช้งานอุตสาหกรรมแบบเรียลไทม์
- • เวลาการประมวลผล
- • อัตราปริมาณงาน
- • การใช้ทรัพยากร
การติดตามและเครื่องมือประเมินอย่างต่อเนื่อง
แพลตฟอร์มขั้นสูงสำหรับการประเมินประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
การติดตามเรียลไทม์
การติดตามประสิทธิภาพสด
แดชบอร์ดประสิทธิภาพ
การแสดงผลเรียลไทม์ของตัวชี้วัดประสิทธิภาพโมเดลและสุขภาพระบบ
การตรวจจับการเบี่ยงเบน
การตรวจจับอัตโนมัติของการลดลงของประสิทธิภาพโมเดลและการเบี่ยงเบนของข้อมูล
เฟรมเวิร์กการประเมิน
การประเมินเป็นระบบ
เฟรมเวิร์ก A/B Testing
การเปรียบเทียบเป็นระบบของเวอร์ชันโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ
ชุดการตรวจสอบข้าม
กลยุทธ์การตรวจสอบครอบคลุมสำหรับการประเมินประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง
เพิ่มประสิทธิภาพ AI ของคุณวันนี้
ใช้เฟรมเวิร์กการประเมินครอบคลุมและรับประกันประสิทธิภาพสูงสุดด้วยโซลูชันการติดตามขั้นสูงของเรา