Performance Metrics
เมตริกสำคัญสำหรับการวัดประสิทธิภาพโมเดล AI
เครื่องมือและมาตรฐานสำหรับการประเมินความแม่นยำและประสิทธิภาพของระบบ AI
🎯 เมตริกหลักการประเมิน
มาตรฐานการวัดประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับระบบ AI ในอุตสาหกรรม
Accuracy & Precision
การวัดความแม่นยำในการจำแนกประเภทและการตรวจจับวัตถุ
- • True Positive Rate
- • False Positive Control
- • Confusion Matrix Analysis
Speed & Latency
การวัดเวลาการประมวลผลและการตอบสนองของระบบ
- • Inference Time
- • Throughput (FPS)
- • End-to-End Latency
Resource Utilization
การติดตามการใช้ทรัพยากรระบบและประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์
- • CPU/GPU Utilization
- • Memory Usage
- • Power Consumption
Statistical Analysis
การวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการประเมินโมเดล
- • F1-Score & ROC Curve
- • Recall & Sensitivity
- • Specificity Analysis
Business Impact
การวัดผลกระทบทางธุรกิจและการคืนทุนจากการลงทุน
- • Cost Reduction
- • Error Prevention
- • Efficiency Gains
Quality Assurance
การรับประกันคุณภาพและความเชื่อมันในระบบ AI
- • Model Consistency
- • Robustness Testing
- • Drift Detection
🔬 เมตริกขั้นสูง
เครื่องมือประเมินขั้นสูงสำหรับระบบ AI ในการผลิต
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
Real-time Monitoring
การติดตามประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์พร้อมแดชบอร์ดและการแจ้งเตือน
A/B Testing Framework
กรอบการทำงานสำหรับการทดสอบและเปรียบเทียบโมเดล
Explainability Metrics
การวัดความสามารถในการอธิบายผลลัพธ์ของโมเดล
การประเมินคุณภาพ
Cross-Validation
การทดสอบความน่าเชื่อถือของโมเดลด้วยวิธีการต่างๆ
Fairness & Bias Detection
การตรวจจับและป้องกันความลำเอียงในโมเดล AI
Edge Case Handling
การจัดการกับสถานการณ์พิเศษและข้อมูลที่ไม่ปกติ
วัดประสิทธิภาพ AI ของคุณวันนี้
เริ่มต้นการประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพระบบ AI ของคุณ
✓ การประเมินฟรี • ✓ รายงานโดยละเอียด • ✓ คำแนะนำการปรับปรุง