د ماډل ارزونه

تعریف

د ماډل ارزونه د دې ارزولو پروسه ده چې د ماشین زده کړې ماډل د دقت، دقت، یادولو، یا F1-نمره په څیر میټریکونو په کارولو سره په نه لیدل شوي معلوماتو کې څومره ښه فعالیت کوي.

هدف

موخه د ماډل فعالیت تایید کول، د ډیر فټینګ کشف کول، او د پلي کولو دمخه د اعتبار ډاډ ترلاسه کول دي. دا شواهد چمتو کوي چې ماډلونه ټاکل شوي اهداف پوره کوي.

اهمیت

• ډاډ ترلاسه کوي چې ماډلونه د روزنې معلوماتو هاخوا عمومي کوي.
• په ډیزاین او روزنه کې د ښه والي لارښوونه کوي.
• د سیالي کونکو الګوریتمونو پرتله کولو کې مرسته کوي.
• د تنظیمي او اخلاقي حساب ورکولو ملاتړ کوي.

څنګه کار کوي

1. معلومات په روزنه، اعتبار، او ازموینې سیټونو ویشئ.
2. د روزنې معلوماتو په اړه د روزنې ماډل.
3. د میټریکونو په کارولو سره د ازموینې معلوماتو په اړه وړاندوینې ارزونه وکړئ.
4. تېروتنې او تعصبونه تحلیل کړئ.
5. د فعالیت ښه کولو لپاره تکرار کړئ.

مثالونه (حقیقي نړۍ)

• د کاګل سیالۍ: هغه ماډلونه چې د ساتل شویو ازموینو سیټونو سره ارزول شوي.
• د روغتیا پاملرنې مصنوعي ذهانت: هغه ماډلونه چې د حساسیت او ځانګړتیا لپاره ارزول شوي.
• د موټر چلولو خودمختاره مصنوعي ذهانت: د موټر چلولو د حقیقي سناریوګانو سره ارزول شوی.

حوالې / نور لوستل

• هان او نور. د ماشین زده کړه: یو احتمالي لید. MIT پریس.
• د NIST AI د خطر مدیریت چوکاټ.
• د نمونې تحلیل او ماشین استخباراتو په اړه د IEEE معاملې.
• د لویې ژبې ماډل ارزونې لپاره د پیل کونکي لارښود