{"id":27464,"date":"2024-12-30T16:35:13","date_gmt":"2024-12-30T16:35:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/nl\/?post_type=definition&p=27464"},"modified":"2024-12-30T16:35:13","modified_gmt":"2024-12-30T16:35:13","slug":"ai-modelgoedheid-metriek","status":"publish","type":"definition","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/nl\/definitie\/ai-modelgoedheid-metriek","title":{"rendered":"AI Modelgoedheid Metriek"},"content":{"rendered":"

Wat zijn AI modelgoedheid\u00a0 metrieken?<\/span><\/h2>\n

AI modelgoedheid, of model goodness, metrieken zijn een set regels die ontwikkelaars helpen om te beoordelen hoe goed een AI-model zijn taken uitvoert. Is het nauwkeurig, precies en betrouwbaar in zijn beslissingen?<\/p>\n

Deze meetgegevens werpen licht op het vermogen van het programma om de juiste beslissingen te nemen, terwijl het de toegewezen taken uitvoert.<\/p>\n

Techopedia legt uit<\/span><\/h3>\n

De term ‘AI’, kort voor kunstmatige intelligentie<\/a>, is een technologisch concept dat mensachtige intelligentie in computerprogramma’s vastlegt.<\/p>\n

AI is de volgende golf van technologische innovatie die verschillende mensachtige taken automatiseert<\/a>. In essentie stelt AI individuen en bedrijven in staat om effici\u00ebnter te werken met minimale investeringen in tijd en middelen. Om dit te bereiken zijn AI-modellen nodig.<\/p>\n

AI-modellen zijn software en algoritmes<\/a> die ontworpen zijn om datasets<\/a> te analyseren, patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Ze worden getraind met gegevens om deze patronen te herkennen en de besluitvorming te ondersteunen. Hoe meer datapunten een AI-model te verwerken krijgt, hoe nauwkeuriger de resultaten.<\/p>\n

Deze modellen vormen de kernintelligentie achter computerprogramma’s, begrijpen de afgeleide datasets om datagestuurde beslissingen te nemen. Ze maken gebruik van computervisie, natuurlijke taalverwerking<\/a> en machine learning<\/a> om patronen te detecteren.<\/p>\n

AI-modellen vinden diverse toepassingen in de echte wereld, van zelfrijdende auto’s tot virtuele assistenten<\/a> en aanbevelingssystemen.<\/p>\n

Om de nauwkeurigheid van deze modellen te garanderen bij het uitvoeren van hun beoogde taken, werden meetmethoden voor AI-modelgoedheid opgesteld. Deze maatstaven richten zich voornamelijk op het evalueren van de juistheid van de beslissingen die AI-modellen nemen.<\/p>\n

Een AI-model in de gezondheidszorg heeft bijvoorbeeld de taak om snel ziektes bij pati\u00ebnten te identificeren wanneer het over de relevante gegevens beschikt.<\/p>\n

De goedheid van dit model wordt bepaald door hoe effectief en consistent het dit doel kan bereiken met minimale fouten.<\/p>\n

In essentie dient de meting van de goedheid van AI-modellen als een mechanisme om de kwaliteit van AI-programma’s te garanderen, zodat elk AI-model nauwkeurige en betrouwbare voorspellingen doet.<\/p>\n

AI Metriek voor het meten van modelgoedheid: Algemene concepten<\/span><\/h2>\n

Verschillende soorten meetmethoden voor AI-modellen worden gebruikt om de prestaties van een programma te beoordelen, waarbij een aanzienlijk deel valt onder het voorspellingstype.<\/p>\n

Een daarvan is regressie, die numerieke en continue uitvoer voorspelt. Een ander voorspellend type is de classificatie metriek, die de categorie bepaalt waartoe de uitvoer behoort.<\/p>\n

Vier van deze metrieken zijn echter van het grootste belang:<\/p>\n