Матрица ошибок – это метрика производительности классифицирующей модели Машинного обучения (ML). Когда мы получаем данные, то после очистки и предварительной обработки, первым делом передаем их в модель и, конечно же, получаем результат в виде вероятностей. Но как мы можем измерить эффективность нашей модели? Именно здесь матрица ошибок и оказывается в центре внимания. Матрица ошибок – это показатель успешности классификации, где классов два или более. Это таблица с 4 различными комбинациями сочетаний прогнозируемых и фактических значений...

Наша способность решать задачи NLP с помощью алгоритмов ИИ значительно продвинулась вперед, но наше понимание человеческого языка еще очень мало. Это связано с тем, что большинство алгоритмов ИИ работают как черный ящик, и хотя мы знаем архитектуру модели и значения всех параметров, понять основные функции, которые эти алгоритмы используют для задачи NLP, очень сложно. Но для многих практических приложений необходимо, чтобы ИИ был понятен, без чего эти причудливые алгоритмы просто остаются академическим наборами формул...