Q:
Apakah "ketepatan dan ingat" dalam pembelajaran mesin?
A:Terdapat beberapa cara untuk menerangkan dan menentukan "ketepatan dan ingat" dalam pembelajaran mesin. Kedua-dua prinsip ini penting secara matematik dalam sistem generatif, dan secara konseptual penting, dengan cara utama yang melibatkan usaha AI untuk meniru pemikiran manusia. Lagipun, orang menggunakan "ketepatan dan ingat" dalam penilaian neurologi juga.
Salah satu cara untuk berfikir tentang ketepatan dan penarikan balik dalam IT adalah untuk menentukan ketepatan sebagai kesatuan item yang berkaitan dan item yang diperolehi daripada jumlah hasil yang diambil, sementara penarikan mewakili kesatuan item yang berkaitan dan item yang diambil alih daripada jumlah hasil yang berkaitan.
Cara lain untuk menerangkannya adalah ketepatan yang mengukur bahagian pengenalpastian positif dalam set klasifikasi yang sebenarnya betul, sementara penarikan semula mewakili bahagian positif positif yang dikenalpasti dengan betul.
Kedua-dua metrik ini sering menjejaskan satu sama lain dalam proses interaktif. Pakar menggunakan sistem menandakan positif benar, positif palsu, negatif benar dan negatif palsu dalam matriks kekeliruan untuk menunjukkan ketepatan dan ingat. Menukar klasifikasi ambang juga boleh mengubah output dari segi ketepatan dan ingat.
Cara lain untuk mengatakan bahawa penarikan balik mengukur bilangan hasil yang betul, dibahagikan dengan bilangan keputusan yang sepatutnya dipulangkan, sementara ketepatan mengukur bilangan hasil yang betul dibahagikan dengan jumlah semua hasil yang dikembalikan. Takrif ini sangat membantu, kerana anda boleh menerangkan dengan terperinci sebagai bilangan keputusan yang sistem boleh "ingat, " sementara anda boleh memberikan ketepatan sebagai keberkesanan atau kejayaan yang disasarkan untuk mengenal pasti hasil tersebut. Di sini kita dapat kembali kepada ketepatan dan pengulangan apa yang bermakna dalam ertikata umum - keupayaan untuk mengingati perkara, berbanding keupayaan untuk mengingatnya dengan betul.
Analisis teknikal positif, positif palsu, negatif dan negatif palsu sangat berguna dalam teknologi pembelajaran dan penilaian mesin, untuk menunjukkan bagaimana mekanisme klasifikasi dan teknologi pembelajaran mesin berfungsi. Dengan mengukur ketepatan dan mengingat dengan cara yang teknikal, para pakar bukan sahaja dapat menunjukkan hasil menjalankan program pembelajaran mesin, tetapi juga dapat menerangkan bagaimana program itu menghasilkan hasilnya - oleh apa algoritmik yang berfungsi program ini untuk menilai set data dalam cara tertentu.
Dengan itu, banyak profesional pembelajaran mesin boleh bercakap mengenai ketepatan dan mengingat dalam analisis keputusan pulangan daripada set ujian, set latihan atau set data prestasi seterusnya. Menggunakan tatasusunan atau matriks akan membantu untuk memerintahkan maklumat ini dan lebih telus menunjukkan bagaimana program berfungsi dan apa keputusan yang dibawa ke meja.
