Оценка моделей принятия решений: ваш ИИ уверен на 95%. Он ошибается. (Jev, Laya, Strands и др.)

Ваша модель принятия решений утверждала, что уверена на 95%. Она ошиблась, и так продолжалось две недели. Модели принятия решений, такие как Jev, Laya, Strands Decider и другие API для принятия решений, принимают быстрые, типизированные решения с оценкой достоверности. Но идеальная демонстрация — это не тест. В этом видео простой пример (запросы на возврат средств попадают в почтовый ящик отдела продаж с 95% уверенностью) показывает, как протестировать модель принятия решений, прежде чем доверять ей, простым языком и на основе реальных данных. Что вы узнаете: ✅ Что делают модели принятия решений и как работает их API (выбор, оценка, noul) ✅ Как создать ключ ответов (золотой набор) и обеспечить его корректность ✅ Правильно ли это? Базовый уровень большинства классов и таблица ошибок ✅ Честно ли это? Почему модели становятся чрезмерно самоуверенными, и пошаговая ошибка калибровки (ECE) ✅ Когда следует позволить модели действовать самостоятельно: порог достоверности ✅ Действительно ли модель B лучше или ей просто повезло? Простое объяснение процесса начальной загрузки ✅ Как это исправить: более понятные параметры, тонкая настройка и перекалибровка ✅ Поддержание работоспособности в продакшене: теневой режим и повторное тестирование Примеры и упомянутые инструменты: • Jev (TypeSafe), быстрый старт API: https://docs.typesafe.ai/introduction... • Карточка модели Laya: https://huggingface.co/convaiinnovati... • Strands Decider: https://github.com/strands-labs/stran... • JevBench: https://github.com/fstandhartinger/je... История службы поддержки и её показатели являются наглядным примером. Нитин Эусебиус · linkedin.com/in/nitinbeusebius Мнения являются моими собственными и не отражают позицию моего работодателя. #AIEvals #Evals #AI #MachineLearning #AIEvaluation #LLM #AIAgents #MLOps #GenerativeAI #DecisionModels