О метриках можно услышать не только в мире машинного обучения. Они позволяют численно или в виде графиков отобразить качество работы той или иной системы. Например, вы подняли веб-сервер, и вам скорее всего будет интересно знать, сколько запросов обрабатывает ваш сервер в течение некоторого отрезка времени, чтобы понимать далека ли нагрузка от предельной, при которой ваш сервер упадет. В машинном обучении метрики возникают в тот момент, когда вы думаете о том, как вы будете отвечать перед начальством на вопрос: “Насколько качественно работает моя новенькая модель?”...

Как объективно оценить качество работы системы искусственного интеллекта? Этот вопрос становится критически важным для организаций, внедряющих ИИ-решения в бизнес-процессы. Современные системы искусственного интеллекта широко применяются в различных областях: от автоматизации клиентского сервиса до обработки больших объёмов данных. Однако существующие метрики оценки качества, такие как BLEU и ROUGE, фокусируются на поверхностном сопоставлении текстов и не учитывают семантическую корректность, логическую согласованность и фактическую точность ответов...