Методы калибровки модели

Калибровка нужна для:

  1. Правильного понимания, насколько результатам алгоритма можно доверять. Это важно при интерпретации моделей, а также для принятия решений о внедрении систем ИИ и анализа их работы.
  2. Для более точного решения задач ИИ в целом, ведь уверенности часто используются другими алгоритмами, например в языковых моделях (language models) при генерации текстов используются вероятности появления отдельных токенов (например, при применении лучевого поиска – beam search).
  3. Для настройки на т.н. скоринговые функции ошибки, одной из которых является логистическая (в указанном посте мы как раз затрагивали тему калибровки).

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход /  Изменить )

Google photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google. Выход /  Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход /  Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход /  Изменить )

Connecting to %s