Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Какие основные критерии используются для оценки эффективности моделей искусственного интеллекта?
Вопрос для Поиска с Алисой
14 октября

Какие основные критерии используются для оценки эффективности моделей искусственного интеллекта?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Некоторые основные критерии, которые используются для оценки эффективности моделей искусственного интеллекта:

  • Точность прогнозирования и классификации. corporatefinanceinstitute.com Модель должна точно оценивать риск мошенничества, кредитоспособность и рыночные тенденции. corporatefinanceinstitute.com
  • Сокращение числа ложноположительных и ложноотрицательных результатов. corporatefinanceinstitute.com Искусственный интеллект должен находить правильный баланс между выявлением мошенничества и предотвращением ненужных блокировок транзакций. corporatefinanceinstitute.com
  • Улучшение показателей оценки рисков. corporatefinanceinstitute.com Искусственный интеллект повышает кредитный рейтинг, моделирует инвестиционные риски и точность обнаружения мошенничества. corporatefinanceinstitute.com
  • Сокращение предвзятых результатов. corporatefinanceinstitute.com Модели искусственного интеллекта должны избегать дискриминационных решений о кредитовании или приёме на работу, используя сбалансированные, репрезентативные данные обучения. corporatefinanceinstitute.com
  • Прозрачность и объяснимость модели. corporatefinanceinstitute.com Искусственный интеллект должен предоставлять чёткие обоснования для принятия решений, такие как одобрение кредита, признаки мошенничества и рекомендации по инвестициям. corporatefinanceinstitute.com
  • Соответствие финансовым нормам. corporatefinanceinstitute.com Модели искусственного интеллекта должны соответствовать GDPR, Закону о равных кредитных возможностях и другим отраслевым правилам. corporatefinanceinstitute.com

Для разных типов ИИ-моделей используются различные метрики. media.future-hub.io Например, для анализа производительности алгоритма машинного обучения при классификации данных применяют accuracy, precision и recall, дополненные F1-мерой. media.future-hub.io В проектах, связанных с прогнозированием временных рядов, используют RMSE (среднеквадратичная ошибка) и MAE (средняя абсолютная ошибка). media.future-hub.io

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:00:20 GMT+0300 (Moscow Standard Time)