EN
📊 Evaluation Metrics

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ AI

เข้าใจ Precision, Recall, F1-Score, mAP และ IoU เพื่อประเมินผลและปรับปรุงโมเดลให้ดีขึ้น

Evaluation Metrics สำหรับ AI
10+
Metrics
99%+
เป้าหมาย
mAP
มาตรฐาน
คุณสมบัติหลัก

จุดเด่นของเทคโนโลยีนี้

🎯

Precision

สัดส่วนของผลลัพธ์ที่ถูกต้องจากทั้งหมดที่ตรวจจับได้

📈

Recall

สัดส่วนของวัตถุที่ตรวจจับได้จากทั้งหมดที่มี

⚖️

F1-Score

ค่าเฉลี่ยฮาร์โมนิกของ Precision และ Recall

📊

mAP (Mean Average Precision)

มาตรฐานสากลสำหรับวัด Object Detection

📐

IoU (Intersection over Union)

วัดความตรงกันของ bounding box กับ ground truth

📉

Confusion Matrix

ตารางแสดง True/False Positive/Negative

ประโยชน์

ทำไมคุณถึงต้องการเทคโนโลยีนี้

เลือกโมเดลได้ถูกต้อง

เปรียบเทียบโมเดลอย่างเป็นระบบด้วยตัวเลข

ปรับปรุงอย่างมีทิศทาง

รู้จุดอ่อนของโมเดลเพื่อปรับปรุงตรงจุด

สื่อสารกับลูกค้าได้

รายงานผลลัพธ์ด้วยตัวชี้วัดมาตรฐาน

มาตรฐานสากล

ใช้ metrics เดียวกับงานวิจัยและอุตสาหกรรมทั่วโลก

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง

สำรวจเทคโนโลยีเพิ่มเติม

ค้นพบเพิ่มเติม

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง

พร้อมนำเทคโนโลยี AI มาใช้?

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราวันนี้ — ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย

รับข่าวสารเทคโนโลยี AI ล่าสุด

ติดตามความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เคสศึกษา และความเข้าใจจากผู้เชี่ยวชาญ

สมัครรับจดหมายข่าว