NLU 서비스는 모델의 성능과 특성을 보여주기 위해 다양한 지표를 사용합니다. 이러한 지표를 올바르게 해석하는 것은 NLU의 모든 가능성을 활용하는 데 매우 중요합니다.

여기에서는 각 API 성능을 측정하는 데 사용되는 지표를 설명하겠습니다.

NLU에서 사용하는 전반적인 지표는 다음과 같습니다.

• 정밀도(Precision)

• 재현율(Recall)

• F1 점수(F1-score)

• 정확도(Accuracy)

성능 측정 방법

대시보드 오른쪽 상단에 있는 '모델 훈련' 버튼을 클릭하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 훈련 프로세스는 대시보드 탭 페이지에서 '테스트'로 표시한 샘플을 사용하여 모델의 성능을 측정하며 끝납니다 [이미지 1].

성능을 확인할 수 있는 곳

'히스토리' 탭 페이지에서는 측정된 성능으로 훈련된 모델이 최신 생성 순으로 나열됩니다. [이미지 2]

각 모델에 제공되는 '상세 정보' 버튼을 누르면 각 범주에 대한 성능 지표를 확인할 수 있습니다 [이미지 3].