1. Hedefleri Tanımlayın
Performans değerlendirmelerine geçmeden önce, yapay zeka sisteminiz için net ve ölçülebilir hedefler belirlemeniz çok önemlidir. Bu, ister doğruluğu en üst düzeye çıkarmak, ister hata oranlarını en aza indirmek veya farklı demografik özellikler arasında adaleti sağlamak olsun, özel uygulamanız için başarının neye benzediğini anlamak anlamına gelir. Net hedefler olmadan, yapay zekanızın iyi performans gösterip göstermediğini veya iyileştirmelere ihtiyaç olup olmadığını belirlemek zordur. Bu hedeflerin genel iş hedefleriyle uyumlu olduğundan ve niceliksel olarak değerlendirilebildiğinden emin olun.
2. Ölçümleri Seçin
Doğru metriklerin seçilmesi, yapay zeka performans değerlendirmesinde kritik bir adımdır. Yaygın ölçütler arasında hassasiyet, geri çağırma ve sınıflandırma görevleri için F1 puanı veya regresyon modelleri için ortalama karesel hata bulunur. YZ sisteminiz için belirlediğiniz hedefleri en iyi şekilde yansıtan metrikleri seçmek önemlidir. Bazen, performansın kapsamlı bir görünümünü elde etmek için birden fazla metrik kullanmanız gerekebilir. Tek bir metriğin bir YZ sisteminin performansının tüm yönlerini yakalayamayacağını unutmayın, bu nedenle ödünleşimleri dikkatlice değerlendirin.
3. Verileri Doğrulayın
YZ performansını değerlendirmek için kullanılan verilerin kalitesi fazla vurgulanamaz. Verilerin, YZ’nin çalışacağı gerçek dünya senaryolarını temsil ettiğinden emin olun. Bu, önyargıların, yeterli değişkenliğin ve uygunluğun kontrol edilmesini içerir. Değerlendirme verileriniz kusurluysa, en sofistike YZ modelleri bile yanıltıcı sonuçlar verebilir. Gerçek dünya koşulları ve veri dağılımları zaman içinde değiştiği için veri kümelerinizi düzenli olarak güncellemek ve doğrulamak da çok önemlidir.
4. Kapsamlı Test Edin
Kapsamlı test, yapay zeka modelinizi bir test veri kümesi üzerinde çalıştırmaktan daha fazlasını içerir. Modelin çeşitli koşullar altında stres testine tabi tutulmasını, aykırı değerlere veya rakip örneklere karşı sağlamlığının kontrol edilmesini ve farklı veri alt kümelerinde tutarlı bir performans göstermesinin sağlanmasını içerir. Gerçek dünyadaki operasyonel koşulları mümkün olduğunca yakından simüle etmek de önemlidir. Bu, dağıtıldığında gerekli gereksinimleri karşıladığından emin olmak için modelin performansını farklı donanımlarda veya farklı gecikme kısıtlamalarıyla test etmek anlamına gelebilir.
5. Kesintisiz İzleme
YZ sistemleri kur ve unut çözümleri değildir; zaman içinde sürdürülebilir performans sağlamak için sürekli izleme gerektirirler. Bu, model doğruluğunu düşürebilecek girdi verilerindeki sapmayı izlemeyi ve ortam değiştikçe modelin bozulmasını izlemeyi içerir. Otomatik izleme araçlarının kurulması, sorunların erken tespit edilmesine yardımcı olabilir ve gerektiğinde modelin yeniden eğitilmesini veya ince ayarının yapılmasını tetikleyebilir. Yapay zeka sisteminin gerçek dünyada nasıl performans gösterdiğini takip etmek, etkinliğini korumak için kritik öneme sahiptir.
6. Sık Yineleme
Son olarak, YZ’de performans değerlendirmesi yinelemeli bir süreçtir. İzleme ve testlerden elde edilen içgörülere dayanarak, modellerinizi ve değerlendirme stratejilerinizi düzenli olarak güncellemelisiniz. Bu, iş ihtiyaçları geliştikçe hedeflerin yeniden tanımlanması, performansın yeni yönlerine odaklanmak için metriklerin güncellenmesi veya değerlendirme için yeni veri türlerinin toplanması anlamına gelebilir. YZ alanı hızla ilerlemektedir ve değerlendirme yaklaşımınızda esnek kalmak, YZ sistemlerinizin en son teknolojiye sahip olmasını sağlamaya yardımcı olacaktır.
KAYNAK: https://www.linkedin.com/advice/1/heres-how-you-can-navigate-performance-fafmc?trk=cah2
