🔤용어

추론

AI 모델이 주어진 답변 없이 할당(예: 개체명 인식 또는 텍스트 분류)을 수행하고 그 결과를 얻는 과정입니다.

훈련

주어진 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련하여 더 나은 추론 결과를 얻는 과정입니다.

테스트

AI 모델의 추론 결과를 올바른 답변과 비교하여 모델의 성능을 측정하는 과정입니다. 결과는 정밀도, 재현율, 정확도 및 F1 점수 네 가지 다른 지표를 사용하여 표시됩니다.

그라운드 트루스(Ground Truth)

모델 예측을 비교하거나 평가할 수 있는 참조점입니다. 모델이 예측하려는 올바르고 검증된 레이블 또는 결과를 나타냅니다.

정밀도

정밀도는 총 예측된 양성 샘플 중에서 올바르게 예측된 양성 샘플의 비율입니다. 정밀도 = True Positive / (True Positive + False Positive).

재현율

재현율은 모든 올바른 예측 중에서 올바르게 예측된 양성 샘플의 비율입니다.

재현율 = TP / (TP + FN)

정확도

정확도는 모든 샘플 중에서 올바르게 예측된 샘플의 비율입니다.

정확도 = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

F1 (F1 점수)

F1 점수는 정밀도와 재현율의 가중 평균입니다. 따라서이 점수는 false positives 및 false negatives를 모두 고려합니다. F1 점수 = 2 * (Recall * Precision) / (Recall + Precision)