🔤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)
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