F1分?jǐn)?shù)的好處是確保兩個(gè)指標(biāo)充分考慮精確率和召回率具有不同優(yōu)先級(jí)時(shí)的性能。在深入研究最佳的人工智能性能測(cè)量解決方案之前，讓我們先了解為什么測(cè)量人工智能性能至關(guān)重要。

在快速發(fā)展的人工智能 (AI) 世界中，準(zhǔn)確測(cè)量性能對(duì)于評(píng)估 AI 模型和系統(tǒng)的成功至關(guān)重要。然而，由于人工智能涉及的復(fù)雜性和細(xì)微差別，找到最佳的人工智能性能測(cè)量解決方案可能令人畏懼。盡管如此，評(píng)估各種選擇以確保最佳結(jié)果至關(guān)重要。由于人工智能涉及的復(fù)雜性和細(xì)微差別，找到最佳的人工智能性能測(cè)量解決方案可能是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

1) 為什么衡量人工智能性能很重要？

在深入研究最佳的人工智能性能測(cè)量解決方案之前，讓我們先了解為什么測(cè)量人工智能性能至關(guān)重要，

2) 人工智能性能衡量的 5 大關(guān)鍵指標(biāo)

2.1 準(zhǔn)確度

人工智能模型使用準(zhǔn)確性作為評(píng)估其性能的基本指標(biāo)之一，特別是在分類任務(wù)中。具體來(lái)說(shuō)，它衡量模型做出的正確預(yù)測(cè)占預(yù)測(cè)總數(shù)的百分比。例如，如果模型正確分類了 100 個(gè)實(shí)例中的 90 個(gè)，則其準(zhǔn)確率為 90%。

2.2 精確率和召回率

精度和召回率是二元分類任務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)。精確率計(jì)算所有正預(yù)測(cè)中真陽(yáng)性預(yù)測(cè)的百分比，而召回率衡量所有實(shí)際正實(shí)例中真陽(yáng)性預(yù)測(cè)的百分比。此外，這些指標(biāo)在醫(yī)療診斷等應(yīng)用中尤其重要，其中誤報(bào)和漏報(bào)可能會(huì)造成嚴(yán)重后果。

2.3 F1分?jǐn)?shù)

F1分?jǐn)?shù)計(jì)算精度和召回率的調(diào)和平均值，并在類別分布不均勻的情況下應(yīng)用。在這種情況下，該指標(biāo)提供了對(duì)模型性能的平衡評(píng)估。它提供了對(duì)模型性能的平衡評(píng)估，對(duì)精確度和召回率給予同等重視。當(dāng)精確率和召回率具有不同的優(yōu)先級(jí)時(shí)，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)可以通過(guò)確保這兩個(gè)指標(biāo)充分考慮性能而受益。因此，該指標(biāo)平衡了精確率和召回率，使其在具有不同類別分布的場(chǎng)景中很有價(jià)值。

2.4 平均絕對(duì)誤差（MAE）

MAE 是預(yù)測(cè)連續(xù)值的回歸任務(wù)中的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。它衡量預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的平均差異。例如，如果人工智能模型預(yù)測(cè)某個(gè)城市的溫度為 25°C，而實(shí)際溫度為 22°C，則該實(shí)例的絕對(duì)誤差為 |25-22|= 3°C。MAE 取所有這些絕對(duì)誤差的平均值，清楚地了解模型在回歸場(chǎng)景中的性能。

2.5 混淆矩陣

混淆矩陣是用于評(píng)估模型在多類分類任務(wù)中的性能的表。它顯示每個(gè)類別的真陽(yáng)性、真陰性、假陽(yáng)性和假陰性預(yù)測(cè)的數(shù)量。根據(jù)混淆矩陣，可以計(jì)算各個(gè)類別的各種指標(biāo)，例如精確度、召回率和 F1分?jǐn)?shù)。了解混淆矩陣有助于確定模型在哪些類別上表現(xiàn)良好以及在哪些類別上表現(xiàn)不佳，從而有助于有針對(duì)性的改進(jìn)。

3) 最佳人工智能性能測(cè)量解決方案

3.1 人工智能自動(dòng)化性能評(píng)估工具

TensorBoard 和 MLflow 等工具提供了簡(jiǎn)化人工智能性能跟蹤和可視化的強(qiáng)大功能。TensorBoard 是 TensorFlow 生態(tài)系統(tǒng)的一部分，提供了一個(gè)用戶友好的界面，用于在訓(xùn)練期間監(jiān)控指標(biāo)并可視化模型圖。MLflow 是一個(gè)開(kāi)源平臺(tái)，可以輕松跟蹤和比較多個(gè)實(shí)驗(yàn)，從而簡(jiǎn)化性能評(píng)估。

3.2交叉驗(yàn)證技術(shù)

交叉驗(yàn)證技術(shù)，例如 K-Fold 和分層交叉驗(yàn)證，有助于更穩(wěn)健地估計(jì)人工智能模型的性能。F1分?jǐn)?shù)的好處是確保兩個(gè)指標(biāo)充分考慮精確率和召回率具有不同優(yōu)先級(jí)時(shí)的性能。分層交叉驗(yàn)證可確保每個(gè)折疊中的類分布能夠代表整個(gè)數(shù)據(jù)集，這在不平衡數(shù)據(jù)集中特別有用。

3.3 ROC曲線和AUC

ROC（接收者操作特征）曲線可視化不同分類閾值的真陽(yáng)性率和假陽(yáng)性率之間的權(quán)衡。ROC 曲線下面積 (AUC) 提供了評(píng)估模型整體性能的單一指標(biāo)，AUC 越高表明區(qū)分能力越好。

3.4 偏差和公平性指標(biāo)

人工智能模型可能會(huì)無(wú)意中使預(yù)測(cè)中存在偏見(jiàn)和不公平。平等機(jī)會(huì)差異和不同影響等指標(biāo)有助于量化模型對(duì)不同人口群體的預(yù)測(cè)的公平性。人工智能從業(yè)者可以通過(guò)解決偏見(jiàn)和公平問(wèn)題來(lái)開(kāi)發(fā)更公平的模型。

3.5 相對(duì)于基線的性能

將人工智能模型的性能與基線或人類水平的性能進(jìn)行比較對(duì)于基準(zhǔn)測(cè)試至關(guān)重要。與更直接的方法或人類專業(yè)知識(shí)相比，它可以深入了解模型的性能。通過(guò)設(shè)定強(qiáng)有力的基線，人工智能開(kāi)發(fā)人員可以衡量其模型所取得的增量改進(jìn)。

3.6 可解釋的人工智能模型

LIME（本地可解釋模型不可知解釋）和 SHAP（SHapley 加法解釋）等可解釋模型提供了對(duì) AI 模型決策過(guò)程的見(jiàn)解。LIME 解釋單個(gè)預(yù)測(cè)，而 SHAP 為每個(gè)特征分配重要性分?jǐn)?shù)，幫助理解模型的行為。

3.7 性能分析

PyCaret 等工具有助于進(jìn)行性能分析，其中涉及分析模型在不同數(shù)據(jù)子集或特定條件下的性能。性能分析有助于識(shí)別瓶頸和優(yōu)化領(lǐng)域，使人工智能從業(yè)者能夠微調(diào)他們的模型以獲得更好的結(jié)果。

3.8 集成技術(shù)

bagging 和 boosting 等集成方法結(jié)合了多個(gè)人工智能模型來(lái)提高整體性能。Bagging 創(chuàng)建不同的模型并對(duì)它們的預(yù)測(cè)進(jìn)行平均，從而減少方差并增強(qiáng)泛化能力。另一方面，Boosting 專注于錯(cuò)誤分類的實(shí)例，迭代地提高模型的性能。

3.9 生產(chǎn)監(jiān)控

在生產(chǎn)中持續(xù)監(jiān)控人工智能模型對(duì)于檢測(cè)性能漂移和保持最佳性能至關(guān)重要。監(jiān)控工具有助于確保模型的預(yù)測(cè)隨著數(shù)據(jù)分布的變化而保持準(zhǔn)確和可靠。

3.10 性能文檔

徹底記錄所有性能指標(biāo)、方法和結(jié)果對(duì)于將來(lái)的參考和可重復(fù)性至關(guān)重要。它可以實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)成員和利益相關(guān)者之間的清晰溝通和協(xié)作，促進(jìn)人工智能模型的持續(xù)改進(jìn)。

為什么現(xiàn)在發(fā)表這篇文章很重要？

由于人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的快速增長(zhǎng)和集成，衡量人工智能性能比以往任何時(shí)候都更加重要。隨著人工智能系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜且對(duì)決策過(guò)程至關(guān)重要，準(zhǔn)確的性能評(píng)估可確保可靠性和有效性。此外，隨著人工智能應(yīng)用的不斷發(fā)展和道德考慮的需要，衡量性能有助于識(shí)別和解決偏見(jiàn)、公平性和潛在缺陷，確保人工智能的負(fù)責(zé)任和有益的部署。

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者為什么要關(guān)心？

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)心衡量人工智能的績(jī)效，因?yàn)樗苯佑绊懡M織的成功和效率。以下是他們應(yīng)優(yōu)先考慮人工智能績(jī)效衡量的三個(gè)原因：

優(yōu)化業(yè)務(wù)成果：

衡量人工智能性能可以為人工智能驅(qū)動(dòng)計(jì)劃的有效性提供有價(jià)值的見(jiàn)解。通過(guò)了解人工智能模型的表現(xiàn)，領(lǐng)導(dǎo)者可以確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域，并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策以優(yōu)化業(yè)務(wù)成果。這確保人工智能投資產(chǎn)生預(yù)期結(jié)果并為公司的增長(zhǎng)做出貢獻(xiàn)。

風(fēng)險(xiǎn)管理和決策：

不準(zhǔn)確或性能不佳的人工智能系統(tǒng)可能會(huì)導(dǎo)致代價(jià)高昂的錯(cuò)誤和聲譽(yù)受損。衡量人工智能性能可幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者評(píng)估人工智能模型的可靠性和準(zhǔn)確性，從而降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法使領(lǐng)導(dǎo)者能夠做出明智的決策，并對(duì)組織內(nèi)實(shí)施的人工智能驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略保持信心。

資源分配和效率：

人工智能項(xiàng)目通常需要在時(shí)間、金錢(qián)和人才方面進(jìn)行大量投資。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以通過(guò)衡量 AI 性能來(lái)衡量投資回報(bào) (ROI) 并有效分配資源。確保將資源引導(dǎo)到能夠帶來(lái)切實(shí)效益的人工智能項(xiàng)目中，從而提高整體運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

企業(yè)決策者可以利用這些信息做什么？

企業(yè)決策者可以利用測(cè)量人工智能性能的信息來(lái)推動(dòng)重大改進(jìn)并做出明智的戰(zhàn)略選擇。以下是他們可以采取的一些關(guān)鍵行動(dòng)：

優(yōu)化人工智能實(shí)施：

憑借對(duì)人工智能性能的洞察，決策者可以識(shí)別現(xiàn)有人工智能系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)或效率低下的領(lǐng)域。然后，他們可以分配資源來(lái)優(yōu)化人工智能實(shí)施、微調(diào)模型并提高準(zhǔn)確性和可靠性。

驗(yàn)證人工智能投資：

衡量人工智能性能可以讓決策者驗(yàn)證其人工智能投資的有效性。他們可以評(píng)估人工智能項(xiàng)目帶來(lái)的收益是否與最初目標(biāo)相符，以及投資是否產(chǎn)生了預(yù)期回報(bào)。

確定商業(yè)機(jī)會(huì)：

通過(guò)了解哪些人工智能舉措表現(xiàn)良好，決策者可以發(fā)現(xiàn)將人工智能應(yīng)用擴(kuò)展到新領(lǐng)域或利用人工智能功能獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的機(jī)會(huì)。

風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)性：

決策者可以從公平性、偏見(jiàn)和道德考慮方面評(píng)估人工智能模型的表現(xiàn)。這使他們能夠確保遵守法規(guī)、最大限度地減少潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)并維護(hù)公眾的信任。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策：

使用人工智能性能指標(biāo)，決策者可以自信地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的選擇。他們可以根據(jù)具體證據(jù)而不是直覺(jué)做出決策，從而制定更準(zhǔn)確、更有效的策略。

資源分配：

有了有關(guān)各種人工智能項(xiàng)目績(jī)效的信息，決策者可以更有效地分配資源。他們可以優(yōu)先考慮表現(xiàn)出強(qiáng)勁績(jī)效和影響潛力的項(xiàng)目，確保最佳的資源利用。

持續(xù)改進(jìn)：

衡量人工智能性能有助于企業(yè)內(nèi)部形成持續(xù)改進(jìn)的文化。決策者可以鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)從績(jī)效指標(biāo)中學(xué)習(xí)、分享最佳實(shí)踐并對(duì)人工智能解決方案實(shí)施迭代增強(qiáng)。

增強(qiáng)客戶體驗(yàn)：

通過(guò)測(cè)量面向客戶的應(yīng)用程序中的人工智能性能，決策者可以確保人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案增強(qiáng)整體客戶體驗(yàn)。他們可以識(shí)別痛點(diǎn)并實(shí)施變革以改善服務(wù)和滿意度。

競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：

利用人工智能績(jī)效衡量的見(jiàn)解可以幫助決策者獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。微調(diào)人工智能模型并提供卓越的人工智能產(chǎn)品或服務(wù)可以使企業(yè)在市場(chǎng)上脫穎而出。

戰(zhàn)略規(guī)劃：

有關(guān)人工智能性能的信息可以指導(dǎo)決策者完善其戰(zhàn)略計(jì)劃。它幫助他們將人工智能計(jì)劃與整體業(yè)務(wù)目標(biāo)結(jié)合起來(lái)，確保人工智能成為公司長(zhǎng)期愿景的組成部分。

經(jīng)常問(wèn)的問(wèn)題

Q1：您如何衡量人工智能的使用是否有效？

答：評(píng)估人工智能的有效性涉及根據(jù)預(yù)定義的目標(biāo)和指標(biāo)來(lái)衡量其性能。一些常見(jiàn)的方法包括將人工智能預(yù)測(cè)與地面真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算準(zhǔn)確性、精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)，以及監(jiān)控人工智能對(duì)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) (KPI) 的影響。此外，通過(guò)用戶反饋和專家評(píng)估進(jìn)行的定性評(píng)估可以為人工智能的整體有效性提供有價(jià)值的見(jiàn)解。

Q2：人工智能的評(píng)價(jià)指標(biāo)是什么？

答：人工智能評(píng)估指標(biāo)是用于評(píng)估人工智能模型和系統(tǒng)的性能和有效性的定量指標(biāo)。這些指標(biāo)有助于量化人工智能在解決特定任務(wù)方面的準(zhǔn)確性、效率、公平性和總體成功率。常見(jiàn)的人工智能評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、平均絕對(duì)誤差（MAE）、ROC曲線下面積（AUC）以及各種公平性和偏差指標(biāo)。

Q3：機(jī)器學(xué)習(xí)的KPI是什么？

答：KPI 代表關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它代表用于評(píng)估模型或系統(tǒng)成功的特定指標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的 KPI 對(duì)于衡量模型在實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)方面的表現(xiàn)至關(guān)重要。機(jī)器學(xué)習(xí)中的 KPI 示例包括準(zhǔn)確性、均方誤差 (MSE)、產(chǎn)生的收入、客戶保留率或任何其他相關(guān)指標(biāo)（具體取決于應(yīng)用程序）。

Q4：人工智能領(lǐng)域的KPI是什么？

答：在人工智能中，KPI代表關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，類似于機(jī)器學(xué)習(xí)中的概念。人工智能中的 KPI 是用于衡量人工智能系統(tǒng)對(duì)實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)的性能和影響的具體指標(biāo)。這些指標(biāo)可能包括人工智能準(zhǔn)確性、成本降低、客戶滿意度、生產(chǎn)力提高或與組織人工智能驅(qū)動(dòng)目標(biāo)一致的任何其他相關(guān)措施。

Q5：衡量人工智能的最佳方法是什么？？

答：衡量人工智能有效性的最佳方法取決于具體的背景和目標(biāo)。然而，綜合評(píng)估通常涉及準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和 AUC 等定量指標(biāo)以及用戶反饋和專家評(píng)估等定性評(píng)估的組合。此外，衡量人工智能對(duì)相關(guān) KPI 的影響可確保對(duì)其性能和有效性進(jìn)行更全面的評(píng)估。

Q6：人工智能系統(tǒng)的性能水平如何評(píng)估？

答：人工智能系統(tǒng)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是其有效實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力。此評(píng)估包括測(cè)量分類任務(wù)的人工智能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、精確度、召回率和 F1分?jǐn)?shù)，而平均絕對(duì)誤差 (MAE) 等指標(biāo)則用于回歸任務(wù)。此外，人工智能的性能通常與基線或人類水平的性能進(jìn)行比較，以衡量其進(jìn)步。

Q7：什么是好的人工智能準(zhǔn)確率？

答：“良好”人工智能準(zhǔn)確性的定義因應(yīng)用及其相關(guān)要求而異。一般來(lái)說(shuō)，良好的人工智能準(zhǔn)確性可以滿足或超過(guò)為特定任務(wù)設(shè)定的預(yù)定義性能目標(biāo)。根據(jù)應(yīng)用程序的關(guān)鍵程度，所需的精度可能會(huì)有很大差異；對(duì)于某些應(yīng)用，高精度（90% 以上）可能至關(guān)重要，而其他應(yīng)用則可以接受較低的精度水平。

Q8：評(píng)估的3個(gè)指標(biāo)是什么？

答：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)背景下的三個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是：

準(zhǔn)確性：衡量模型正確預(yù)測(cè)的百分比。

Precision：計(jì)算所有陽(yáng)性預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確的陽(yáng)性預(yù)測(cè)的百分比。

召回率：衡量所有實(shí)際陽(yáng)性實(shí)例中真陽(yáng)性預(yù)測(cè)的百分比。

Q9：如何衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？

答：機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能是通過(guò)各種評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量的，例如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC 和 MAE，具體取決于任務(wù)類型（分類或回歸）。該模型在單獨(dú)的驗(yàn)證或測(cè)試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估其泛化能力。將模型的性能與基線或人類水平的性能進(jìn)行比較可以提供進(jìn)一步的見(jiàn)解。

Q10：衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的三個(gè)指標(biāo)是什么？

答：通常用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的三個(gè)指標(biāo)是：

準(zhǔn)確性：衡量模型正確預(yù)測(cè)的百分比。

Precision：計(jì)算所有樂(lè)觀預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確的正預(yù)測(cè)的百分比。

召回率：衡量所有積極實(shí)例中真正樂(lè)觀預(yù)測(cè)的百分比。

Q11：主要績(jī)效指標(biāo)有哪些？

答：關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) (KPI) 是用于評(píng)估組織或其活動(dòng)的績(jī)效和有效性的具體指標(biāo)。這些指標(biāo)有助于衡量實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目的和目標(biāo)的進(jìn)展情況。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的背景下，關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)可能包括準(zhǔn)確性、客戶滿意度、產(chǎn)生的收入、成本降低等指標(biāo)，或與組織目標(biāo)一致的任何其他相關(guān)措施。

Q12：如何衡量人工智能對(duì)商業(yè)的影響？

答：衡量人工智能對(duì)業(yè)務(wù)的影響涉及評(píng)估人工智能實(shí)施帶來(lái)的變化和改進(jìn)。這可以通過(guò)監(jiān)控相關(guān)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如收入增長(zhǎng)、客戶滿意度、成本節(jié)約、效率提高和生產(chǎn)力提高。此外，通過(guò)比較人工智能采用前后的業(yè)務(wù)績(jī)效來(lái)進(jìn)行前后分析，可以深入了解人工智能對(duì)業(yè)務(wù)成果的影響。

Q13：什么是自動(dòng)化 KPI？

答：自動(dòng)化KPI自動(dòng)收集、跟蹤和分析關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，無(wú)需人工干預(yù)。自動(dòng)化 KPI 系統(tǒng)利用人工智能和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控和報(bào)告 KPI 指標(biāo)。這種自動(dòng)化使組織能夠快速有效地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，從而能夠及時(shí)響應(yīng)性能變化。

Q14：人工智能項(xiàng)目的投資回報(bào)率是多少？

答：人工智能項(xiàng)目的 ROI（投資回報(bào)率）代表投資人工智能計(jì)劃所獲得或損失的價(jià)值。它是通過(guò)將人工智能項(xiàng)目的凈收益（收益減去成本）與實(shí)施和維護(hù)人工智能解決方案的總投資進(jìn)行比較來(lái)計(jì)算的。正的投資回報(bào)率表明人工智能項(xiàng)目產(chǎn)生的價(jià)值超過(guò)其成本，而負(fù)的投資回報(bào)率表明該項(xiàng)目沒(méi)有產(chǎn)生有利的回報(bào)。評(píng)估投資回報(bào)率可以幫助企業(yè)評(píng)估其人工智能項(xiàng)目的盈利能力和成功程度。