评估指标
收录了 评估指标 频道下的 50 篇内容
机器学习评估指标 AUC 综述
AUC 的什么特性让它如此受欢迎？有没有更好的指标替代 AUC？
打造工业级推荐系统（七）：怎么评估推荐系统的效果？
本篇文章作者来详细说明怎么评估(Evaluating)推荐系统的效果，有哪些评估手段,在推荐业务中的哪些阶段进行评估，具体的评估方法是什么。借此希望更好地帮助大家在实际业务中实施推荐系统评估模块。
深度解读字节跳动的画质评估工具：抖音也在用~
从抖音集团内部画质评估体系的建设历程着笔，主要分享画质评测对于业务的重要性、主要应用场景和内部产品的一些典型实践。
如何评价推荐系统的结果质量？
本文是对推荐系统评测标准制定经验总结。
神经阅读理解与超越：基础篇
本文探讨了阅读理解的问题：如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答理解问题。
静态代码分析工具评估指标及方法
静态代码分析工具，作为保障代码质量的一种工具，在大型软件开发公司被广泛使用，本文介绍了一般静态代码分析工具评估的指标、用例集、评测方法等内容，希望能够对静态代码分析工具选用评测有所帮助。
DiDi Food 中的智能补贴实战漫谈
本文将主要介绍DiDi Food对这个方向上一些探索和实践经验。
人工智能 | 深入理解评估指标——优化模型性能的关键
在人工智能领域，为了准确评估模型的性能，我们需要依赖一系列评估指标，其中包括混淆矩阵、精准率、召回率和F1 Score等。这些指标提供了对模型在不同方面表现的详细了解，有助于优化算法和提高模型的预测准确性。
支持向量机 -SVC 的模型评估指标
根据我们之前在Precision处的分析，其实可以看得出来，当样本均衡过后，假正率会更高，因为有更多紫色点被判断错误，而样本均衡之前，假正率比
人工智能 | 精细解读人工智能评估指标——深入了解模型的强项与弱项
在人工智能的应用中，深刻理解评估指标是确保模型效果的关键一环。混淆矩阵、精准率、召回率和F1 Score等指标提供了对模型性能全面评估的能力，通过深入分析这些指标，我们可以更好地了解模型在特定任务上的强项与弱项。
机器学习算法评估指标——2D 目标跟踪
在2D目标跟踪任务中，我们需要从精度、鲁棒性、运行速度等方面对算法进行综合评估。首先介绍单目标跟踪（SOT）算法的常用评估指标；其次介绍多目标跟踪（MOT）算法的常用评估指标。
打造工业级推荐系统（八）：AB 测试平台的工程实现
新的推荐算法在上线到现网时需要做AB测试，对比新算法和老算法在关键指标上的差异，只有当新算法明显优于老算法时才会完全取代老算法。
机器学习算法评估指标——2D 目标检测
目标检测是计算机视觉领域的传统任务，需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，并将该物体的位置通过最小包围框（Bounding box）的方式给出。下面介绍2D目标检测任务的常用评价指标。
阿里巴巴 AAAI 2018 录用论文：通过强化学习进行图像精细描述，解决梯度消失难题
本论文中提出了一种粗略到精细的多级图像描述预测框架，该框架由多个解码器构成，其中每一个都基于前一级的输出而工作，从而能得到越来越精细的图像描述。通过提供一个实施中间监督的学习目标函数，我们提出的学习方法能在训练过程中解决梯度消失的难题。
美团配送 A/B 评估体系建设与实践
本文从评估体系建设的原因开始入手，重点阐述了美团配送技术团队在A/B评估体系构建过程中的一些思考和具体的实践。
「AI 推理」加速核心原理解析与工程实践 | 云原生 AI·技术公开课 第三期
随着AI推理的天花板持续被推高，AI推理加速受到越来越多人的关注。AI推理加速的核心原理是什么？有哪些评估指标及优化方案？
TensorFlow Ranking 框架在海外推荐业务中的实践与应用
爱奇艺海外推荐业务引入TensorFlow Ranking（TFR）框架，并在此基础上进行了研究和改进，显著提升了推荐效果。本文将分享TFR框架在海外推荐业务中的实践和应用。
模型评估指标 -1- 基础篇 -FPR/TPR/F1/ROC/AUC
导语：本文是模型评估指标系列的第一篇，将详细地介绍分类模型中基于混淆矩阵衍生出来的各个指标的计算公式，如准确率，精确率，召回率，FPR，TPR，ROC曲线的绘制逻辑，AUC的计算公. 本文首发在个人知乎和微信公众号：一直学习一直爽
促进软件开发及相关领域知识与创新的传播
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
扫码添加小助手
领取最新资料包
