విషయము
సమర్పించినవారు: AltaML
Q:
యంత్ర అభ్యాసంలో “ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్” అంటే ఏమిటి?
A:
యంత్ర అభ్యాసంలో “ఖచ్చితత్వం మరియు గుర్తుచేసుకోవడం” వివరించడానికి మరియు నిర్వచించడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి. ఈ రెండు సూత్రాలు ఉత్పాదక వ్యవస్థలలో గణితశాస్త్రపరంగా ముఖ్యమైనవి మరియు మానవ ఆలోచనను అనుకరించటానికి AI యొక్క ప్రయత్నాలను కలిగి ఉన్న ముఖ్య మార్గాల్లో సంభావితంగా ముఖ్యమైనవి. అన్నింటికంటే, ప్రజలు నాడీ మూల్యాంకనంలో “ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్” ను ఉపయోగిస్తారు.
ఐటిలో ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ గురించి ఆలోచించడానికి ఒక మార్గం ఏమిటంటే, సంబంధిత వస్తువుల యూనియన్ మరియు తిరిగి పొందిన ఫలితాల సంఖ్యపై తిరిగి పొందిన వస్తువులను యూనియన్‌గా నిర్వచించడం, అయితే రీకాల్ సంబంధిత వస్తువుల యూనియన్‌ను సూచిస్తుంది మరియు మొత్తం సంబంధిత ఫలితాలపై తిరిగి పొందిన వస్తువులను సూచిస్తుంది.
దానిని వివరించడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, వర్గీకరణ సమితిలో సానుకూల గుర్తింపుల యొక్క భాగాన్ని ఖచ్చితత్వం కొలుస్తుంది, అయితే రీకాల్ సరిగ్గా గుర్తించబడిన వాస్తవ పాజిటివ్ల నిష్పత్తిని సూచిస్తుంది.
ఇంటరాక్టివ్ ప్రక్రియలో ఈ రెండు కొలమానాలు తరచుగా ఒకరినొకరు ప్రభావితం చేస్తాయి. నిపుణులు ఖచ్చితత్వాన్ని చూపించడానికి మరియు గుర్తుకు తెచ్చుకోవటానికి గందరగోళ మాతృకలో నిజమైన పాజిటివ్‌లు, తప్పుడు పాజిటివ్‌లు, నిజమైన ప్రతికూలతలు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతలను ట్యాగ్ చేసే వ్యవస్థను ఉపయోగిస్తారు. వర్గీకరణ పరిమితిని మార్చడం వలన అవుట్పుట్ను ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ పరంగా మార్చవచ్చు.
చెప్పడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, రీకాల్ సరైన ఫలితాల సంఖ్యను కొలుస్తుంది, తిరిగి ఇవ్వవలసిన ఫలితాల సంఖ్యతో విభజించబడింది, అయితే ఖచ్చితమైన ఫలితాల సంఖ్యను తిరిగి ఇచ్చిన అన్ని ఫలితాల సంఖ్యతో విభజించారు. ఈ నిర్వచనం సహాయపడుతుంది, ఎందుకంటే మీరు సిస్టమ్ "గుర్తుంచుకోగల" ఫలితాల సంఖ్యగా రీకాల్‌ను వివరించవచ్చు, అయితే మీరు ఆ ఫలితాలను గుర్తించడంలో సమర్థత లేదా లక్ష్యంగా విజయవంతం చేయవచ్చు. ఇక్కడ మనం సాధారణ అర్థంలో ఏ ఖచ్చితత్వానికి మరియు రీకాల్‌కు తిరిగి వస్తాము - అంశాలను గుర్తుంచుకునే సామర్థ్యం మరియు వాటిని సరిగ్గా గుర్తుంచుకునే సామర్థ్యం.
వర్గీకరణ యంత్రాంగాలు మరియు యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికతలు ఎలా పనిచేస్తాయో చూపించడానికి, నిజమైన సానుకూలతలు, తప్పుడు పాజిటివ్‌లు, నిజమైన ప్రతికూలతలు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతల యొక్క సాంకేతిక విశ్లేషణ యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికతలు మరియు మూల్యాంకనంలో చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. సాంకేతిక పద్ధతిలో ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు రీకాల్‌ను కొలవడం ద్వారా, నిపుణులు మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్‌ను అమలు చేసే ఫలితాలను చూపించడమే కాకుండా, ఆ ప్రోగ్రామ్ దాని ఫలితాలను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తుందో వివరించడం కూడా ప్రారంభించవచ్చు - డేటా సెట్‌లను అంచనా వేయడానికి ప్రోగ్రామ్ ఏ అల్గోరిథమిక్ పని ద్వారా వస్తుంది నిర్ధిష్ట మార్గము.
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, చాలా మంది యంత్ర అభ్యాస నిపుణులు పరీక్షా సెట్లు, శిక్షణా సమితులు లేదా తదుపరి పనితీరు సెట్ల నుండి వచ్చే ఫలితాల విశ్లేషణలో ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ గురించి మాట్లాడవచ్చు. శ్రేణి లేదా మాతృకను ఉపయోగించడం ఈ సమాచారాన్ని క్రమం చేయడానికి సహాయపడుతుంది మరియు ప్రోగ్రామ్ ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు అది టేబుల్‌కు ఏ ఫలితాలను తెస్తుందో మరింత పారదర్శకంగా చూపిస్తుంది.