Публикации по теме 'evaluation'


Создание структуры валидации для рекомендательных систем: квест
Еще раз здравствуйте и добро пожаловать в еще один из моих квестов по созданию рекомендательной системы , которая решит все проблемы и принесет оптимальные результаты! Сегодня я собираюсь показать вам, как я руководил своей командой в процессе создания структуры валидации . Теперь одна из самых сложных (если не самых хитрых) частей рекомендательных систем - это измерение качества рекомендаций , которые генерирует модель, учитывая методы структуры проверки, используемые в машинном..
Метрики оценки науки о данных - распутать алгоритмы регрессии [Часть 2]
Наука о данных Формулы ошибок Метрики оценки науки о данных - распутать алгоритмы регрессии [Часть 2] Извлеченные уроки об оценочных показателях для задач классификации. Прежде чем мы начнем: этот пост посвящен исключительно метрикам оценки регрессий! О методах определения качества классификационных задач я уже писал еще один пост (первая часть). Эту статью можно открыть здесь . Теперь, когда это прояснилось, давайте перейдем ко второму и оставшемуся методу из области..
Метрики имеют значение
Метрики оценки для моделей классификации При создании модели классификации важно оценить, насколько хорошо модель может предсказывать или идентифицировать фактические результаты. Для моделей контролируемой классификации существует несколько стандартных методов оценки модели для улучшения модели - это: Точность Точность Отзывать Специфичность Оценка F1 AUC Ниже я описываю каждую метрику оценки и привожу пример двоичной классификации для облегчения понимания. Матрица..
Метрики для оценки вашей модели семантической сегментации
Откуда вы знаете, что ваша модель сегментации работает хорошо? Узнай здесь. Семантическая сегментация. Моя самая любимая задача. Я бы сделал модель глубокого обучения, все было бы красиво и обучено ... но подождите. Как я узнаю, что моя модель работает хорошо? Другими словами, каковы наиболее распространенные метрики семантической сегментации? Вот четкое руководство по основным показателям , которые вам необходимо знать, чтобы ваша модель работала хорошо. Я также включил..
За пределами точности: поведенческое тестирование моделей НЛП с помощью контрольного списка
Награда за лучшую работу в ACL 2020 (пошаговое руководство по исследовательской работе) Часто в Обработке естественного языка (НЛП) мы видим некую меру точности как доказательство правильности нашей модели. Но очевидно, что такие автоматизированные объективные оценки в конечном итоге приводят к переоценке производительности модели в основном из-за недостаточно репрезентативного характера тестового разделения и малых объемов . С другой стороны, при таком большом количестве..
Жюри: Оценка производительности моделей NLG
TL;DR Жюри - это оценочный пакет для систем NLG. Это позволяет использовать сразу несколько метрик. Кроме того, он реализует параллелизм между метриками оценки и поддерживает оценку с несколькими прогнозами. Jury использует пакет datasets для метрик и, таким образом, поддерживает любые метрики, которые есть в пакете datasets. Метрики оценки по умолчанию: BLEU, METEOR и ROUGE-L. На сегодняшний день в пакете наборы данных доступно более 28 метрик, чтобы увидеть все..
Оценка рекомендательных систем: выбор лучшей для вашего бизнеса
Наряду с бесконечным расширением электронной коммерции и онлайн-медиа в последние годы, сегодня становится все больше и больше рекомендательных систем (RS) типа программное обеспечение как услуга (SaaS). В отличие от 5 лет назад, когда использование RS было привилегией крупных компаний, создающих собственные RS, тратя колоссальный бюджет на команду специалистов по обработке данных, сегодняшняя популярность решений SaaS делает доступным использование рекомендаций даже для малых и средних..