Искусственный интеллект | Занятие 10, часть B: Модуль 3: Оценка моделей | Программа NCERT | #cbse

Важность оценки модели После создания и обучения модели ИИ следующим важным шагом является проверка её работоспособности. Это называется оценкой модели. Оценка модели помогает устранить эти проблемы перед её использованием. Что такое оценка модели? • После того, как модель обучится на обучающих данных (большом наборе примеров), она тестируется на новом наборе данных, называемом тестовыми данными. • Тестовые данные совершенно новые для модели. Это помогает проверить, может ли модель делать правильные прогнозы на ранее не применявшихся данных. • Обычно данные делятся на две части: o Обучающие данные (примерно от 60% до 70%), используемые для обучения модели. o Тестовые данные (примерно от 30% до 40%), используемые для проверки точности модели. o Точное разделение может меняться в зависимости от задачи. Этапы оценки модели 1. Сравнение результатов тестирования с результатами обучения: Сначала сравнивается эффективность модели на тестовых данных с эффективностью на обучающих данных. Если модель хорошо себя зарекомендовала на обоих этапах, это означает, что она успешно обучилась. 2. Сравнение с реальными данными: Затем результаты тестирования сравниваются с фактическими результатами, чтобы проверить точность прогнозов модели. 3. Развертывание модели: Если модель проходит эти проверки, она разворачивается (используется) в реальном мире. 4. Мониторинг модели: После развертывания производительность модели отслеживается с течением времени, чтобы убедиться в её работоспособности. Пример: прогнозирование результатов студенческих экзаменов Представьте, что вы создали модель ИИ, которая предсказывает, сдаст ли студент экзамен или нет, на основе его учебных часов, посещаемости и предыдущих баллов. • Вы обучаете свою модель, используя данные 700 студентов (тренировочные данные). • Затем вы тестируете её на данных 300 новых студентов (тестовые данные). • После тестирования вы проверяете, соответствуют ли прогнозы реальным результатам этих студентов. • Если прогнозы модели в основном верны, вы начинаете использовать её в школах. • В дальнейшем учителя регулярно проверяют прогнозы модели, чтобы убедиться в её работоспособности. Посетите: https://www.digitalteacher.in/artific... #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #ЦифровойКласс #ПриложениеОнлайнОбучения #ЭлектронноеОбучение #ЦифровойУчитель #ЦифровойКанвас #УчебаОнлайн #ПриложениеОбучения #ПриложениеОнлайнОбучения #NCERT #APSyllabus #Tg #TS #CBSE #FreeAI #AICours #FreeAIClasses #AIForStudents #LearnAI #AIForAll #ОсновыИскусственногоИнтеллекта #НавыкиБудущего #ПрограммированиеДетей #ОбразованиеИИ #AICourse #AIinSchools #NCERTAI #CBSEAI #CBSEStudents #TGSyllabus #APBoardStudents #NCRTRules #NCERTCurriculum #AITGStudents #AIAPStudents #AIfor8thClass #AIfor9thClass #ИИдля10-гокласса #ИИшколы #ИИстаршейшколы #Обучениестудентов #ИИкласс #Цифровоеобучение #EdTechIndia #готовыекбудущемустуденты #ИИдлябудущего #Обучениестехнологиями #ИИобразование #Навыки21-го века #Обучениеследующегопоколения #бесплатно #бесплатныйИИ #бесплатныйИИкурс