Heger we qet modelek şandibe ku di laptopekê de balkêş bû lê di hilberînê de têk çûbe, hûn jixwe razê dizanin: çawaniya pîvandina performansa AI ne yek pîvanek efsûnî ye. Ew pergalek kontrolê ye ku bi armancên cîhana rastîn ve girêdayî ye. Rastbûn xweşik e. Pêbawerî, ewlehî û bandora karsaziyê çêtir in.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Meriv çawa bi AI-ê re biaxive
Rêbernameyek ji bo ragihandina bi bandor bi AI re ji bo encamên domdar ên çêtir.
🔗 Tesbîtkirina AI çi ye
Rave dike ka çawa pêşniyar bersivên AI û kalîteya encamê şekil didin.
🔗 Etîketkirina daneyên AI çi ye
Nirxandinek giştî li ser danîna etîketên rast li ser daneyan ji bo modelên perwerdeyê.
🔗 Etîka AI çi ye?
Pêşgotinek li ser prensîbên etîkî yên ku pêşkeftin û bicihkirina berpirsiyar a AI-ê rêber dikin.
Çi performansa AI-ê ya baş çêdike? ✅
Kurtenivîs: performansa baş a AI tê vê wateyê ku pergala we kêrhatî, pêbawer û dubarekirî . Bi awayekî berbiçav:
-
Kalîteya peywirê - ew ji ber sedemên rast bersivên rast digire.
-
Pîvandîkirin - puanên baweriyê bi rastiyê re li hev tên, ji ber vê yekê hûn dikarin gavên biaqil bavêjin.
-
Berxwedan - ew di bin drift, qatên qiraxan, û mozaîka dijber de li ber xwe dide.
-
Ewlehî û dadperwerî - ew ji tevgerên zirardar, alîgir, an nelihevhatî dûr dikeve.
-
Karîgerî - ew têra xwe bilez, têra xwe erzan, û têra xwe stabîl e ku di pîvanek mezin de bixebite.
-
Bandora karsaziyê - ew bi rastî KPI-ya ku hûn eleqedar dibin diguhezîne.
Eger hûn ji bo hevrêzkirina metrîkan û rîskan xalek referansê ya fermî dixwazin, NIST AI Rîsk Management Framework stêrkek bakur a zexm e ji bo nirxandina pergalên pêbawer. [1]
Reçeteya asta bilind ji bo çawaniya pîvandina performansa AI 🍳
sê qatan bifikirin :
-
Pîvanên peywirê - rastbûna ji bo celebê peywirê: dabeşkirin, paşveçûn, rêzkirin, çêkirin, kontrol, hwd.
-
Metrîkên sîstemê - derengketin, rêjeya veguhastinê, lêçûna her bangekê, rêjeyên têkçûnê, alarmên driftê, SLA-yên dema xebitandinê.
-
Metrîkên encamê - encamên karsazî û bikarhêner ên ku hûn bi rastî dixwazin: veguherîn, ragirtin, bûyerên ewlehiyê, barkirina nirxandina destanî, hejmara bilêtan.
Planeke pîvandinê ya baş bi zanebûn her sêyan tevlihev dike. Wekî din hûn ê roketekê bistînin ku qet ji platforma firînê dernakeve.
Metrîkên bingehîn li gorî celebê pirsgirêkê - û kengê kîjan bikar bînin 🎯
1) Dabeşkirin
-
Rastbûn, Bîranîn, F1 - sêgoşeya roja yekem. F1 navîniya harmonîk a rastbûn û bîranînê ye; kêrhatî ye dema ku ders nehevseng in an lêçûn ne simetrîk in. [2]
-
ROC-AUC - rêzkirina dabeşkeran a li gorî asta abstraktê; dema ku pozîtîf kêm bin, PR-AUC . [2]
-
Rastbûna hevseng - navînîya bîranînê li seranserê polan; ji bo etîketên çewt bikêrhatî ye. [2]
Çavdêriya xefikê: rastbûn bi tena serê xwe dikare bi nehevsengiyê pir şaş be. Ger %99ê bikarhêneran rewa bin, modelek ehmeq a herdem rewa %99 digire û berî nîvro tîma sextekariya we têk dibe.
2) Paşveçûn
-
MAE ji bo xeletiya ku ji hêla mirovan ve tê xwendin; RMSE dema ku hûn dixwazin şaşiyên mezin ceza bikin; R² ji bo guherbariyê tê ravekirin. Piştre belavkirinên kontrolkirina aqil û nexşeyên mayî têne kontrol kirin. [2]
(Yekîneyên dostane yên domainê bikar bînin da ku beşdar bi rastî xeletiyê hîs bikin.)
3) Rêzkirin, lêgerîn, pêşniyar
-
nDCG - girîngiyê dide pozîsyon û girîngiya pilekirî; standard ji bo kalîteya lêgerînê.
-
MRR - balê dikişîne ser ka çiqas zû yekem tiştê têkildar xuya dibe (ji bo peywirên "bersivek baş bibîne" pir baş e).
(Referansên pêkanînê û mînakên xebitî di pirtûkxaneyên metrîk ên sereke de hene.) [2]
4) Çêkirin û kurtkirina nivîsê
-
BLEU û ROUGE - metrîkên hevberdana klasîk; wekî xalên bingehîn bikêr in.
-
Pîvanên li ser bingeha bicihkirinê (mînak, BERTScore ) pir caran bi nirxandina mirovan re çêtir têkildar in; her gav bi nirxandinên mirovan re ji bo şêwaz, dilsozî û ewlehiyê têne hevber kirin. [4]
5) Bersivdayîna pirsan
-
Temam Match û asta nîşanekan F1 hevpar in; heke bersiv divê çavkaniyan destnîşan bikin, erdî (kontrolên piştgiriya bersivê).
Pîvankirin, bawerî, û lenza Brier 🎚️
Pûanên baweriyê ew cih in ku gelek pergal bêdeng lê radiwestin. Hûn îhtimalên ku rastiyê nîşan didin dixwazin da ku operasyon bikaribin sînoran, rêya ber bi mirovan ve, an jî nirxa rîskê destnîşan bikin.
-
Xêzên kalibrasyonê - îhtîmala pêşbînîkirî li hember frekansa empîrîk nîşan bide.
-
Xala Brier - qaîdeyeke guncaw a skorê ji bo rastbûna îhtimalî; nizmtir çêtir e. Ew bi taybetî kêrhatî ye dema ku hûn li ser kalîteya îhtimalê ne tenê li ser rêzkirinê, lê li ser kalîteya wê jî eleqedar dibin. [3]
Têbînîya meydanî: F1ek hinekî "xirabtir" lê kalibrasyonek pir çêtir dikare pir baştir bike - ji ber ku mirov di dawiyê de dikarin baweriya xwe bi puanan bînin.
Ewlehî, alîgirî û dadperwerî - tiştên girîng bipîvin 🛡️⚖️
Sîstemek dikare bi tevahî rast be û dîsa jî zirarê bide komên taybetî. komkirî û pîvanên dadperweriyê bişopînin:
-
Wekheviya demografîk - rêjeyên erênî yên wekhev di navbera koman de.
-
Hevsengiya îhtîmalan / Hevsengiya derfetan - rêjeyên çewtiyên wekhev an rêjeyên erênî yên rast di navbera koman de; van bikar bînin da ku danûstandinan tespît bikin û birêve bibin, ne wekî mohrên derbasbûn-şikestina yek-guleyî. [5]
Serişteyek pratîkî: bi dashboardan dest pê bikin ku metrîkên bingehîn li gorî taybetmendiyên sereke parçe dikin, dûv re li gorî polîtîkayên we metrîkên dadperweriyê yên taybetî lê zêde bikin. Ew tevlihev xuya dike, lê ji bûyerekê erzantir e.
LLM û RAG - pirtûkek pîvandinê ku bi rastî dixebite 📚🔍
Pîvandina sîstemên hilberîner… dijwar e. Vê bikin:
-
Encamên li gorî rewşa karanînê diyar bikin: rastbûn, arîkarî, bêzerarbûn, pabendbûna bi şêwazê, tonê li ser marqeyê, bingeha îqtibasê, kalîteya redkirinê.
-
Nirxandinên bingehîn bi çarçoveyên bihêz (mînak, amûrên nirxandinê di stacka we de) otomatîk bikin û wan bi daneyên xwe re guhertoyên wan bihêlin.
-
metrîkên semantîk (li ser bingeha bicihkirinê) û her weha metrîkên hevgirtî (BLEU/ROUGE) lê zêde bikin. [4]
-
Erdêkirina amûran di RAG de: rêjeya lêdana vegerandinê, rastbûna/bibîrxistina çarçoveyê, hevgirtina bersiv-piştgiriyê.
-
Nirxandina mirovî bi lihevkirinê - hevgirtina nirxander bipîve (mînak, Cohen's κ an Fleiss' κ) da ku etîketên te ne vibe bin.
Bonus: rêjeya derengketinê û nîşanekan tomar bike an jî lêçûna her peywirekê hesab bike. Kes ji bersiveke helbestî ya ku roja Sêşemê ya bê tê hez nake.
Tabloya berawirdkirinê - amûrên ku ji we re dibin alîkar ku hûn performansa AI-ê bipîvin 🛠️📊
(Erê, bi zanebûn hinekî tevlihev e - notên rastîn tevlihev in.)
| Hacet | Baştirîn temaşevan | Biha | Çima ew dixebite - tedbîrên bilez |
|---|---|---|---|
| metrîkên scikit-fêrbûnê | Pratîsyenên ML | Belaş | Pêkanînên kanonîk ji bo dabeşkirin, paşveçûn, rêzkirin; di ceribandinan de hêsan têne bikar anîn. [2] |
| Nirxandina MLflow / GenAI | Zanyarên daneyan, MLOps | Belaş + pere | Xalên navendî, metrîkên otomatîk, hakimên LLM, skorên xwerû; tiştên nerast bi zelalî tomar dike. |
| Bi eşkereyî | Tîmên ku dixwazin panelên kontrolê zû bibînin | OSS + ewr | Zêdetirî 100 metrîk, raporên drift û kalîteyê, çengelên çavdêriyê - dîmenên xweş di çirkeyekê de. |
| Giranî û Xalên | Rêxistinên ku gelek ceribandinan dikin | Asta belaş | Berawirdkirinên li kêleka hev, setên daneyên nirxandinê, dadger; tablo û şop bi rengekî rêkûpêk in. |
| LangSmith | Avakerên sepanên LLM | Bi pere | Her gavekê bişopîne, nirxandina mirovan bi nirxanderên qaîdeyan an LLM re tevlihev bike; ji bo RAG pir baş e. |
| TruLens | Hezkiriyên nirxandina LLM-ya çavkaniya vekirî | OSS | Fonksiyonên bersivê ji bo pîvandina jehrîbûn, zemînîbûn û girîngiyê; entegrekirina li her deverê. |
| Hêviyên Mezin | Rêxistinên ku kalîteya daneyan pêşî digirin | OSS | Hêviyên li ser daneyan fermî bikin - ji ber ku daneyên xirab her çi dibe bila bibe her pîvanekê xera dikin. |
| Kontrolên kûr | Testkirin û CI/CD ji bo ML | OSS + ewr | Testkirina bataryayên tê de ji bo belavbûna daneyan, pirsgirêkên modelê, û çavdêriyê; parastvanên baş. |
Biha diguherin - belgeyan kontrol bikin. Û erê, hûn dikarin van bêyî ku polîsên amûran werin tevlihev bikin.
Asta sînor, lêçûn, û xêzên biryardanê - sosê veşartî 🧪
Tiştekî ecêb lê rast: du modelên bi heman ROC-AUC dikarin li gorî rêjeyên lêçûn û asta we ya karsaziyê pir cûda bin .
Tabloya bilez ji bo çêkirinê:
-
Mesrefa pozîtîfeke derewîn li hember neyîniyeke derewîn bi pere an jî dem destnîşan bike.
-
Asta şopandinê hesab bike û lêçûna texmînkirî ji bo 1 hezar biryaran hesab bike.
-
lêçûna herî kêm a bendewariyê hilbijêrin , dûv re bi çavdêriyê kilît bikin.
Dema ku pozîtîf kêm in, xêzên PR, ji bo şiklê giştî xêzên ROC, û dema ku biryar li ser îhtimalan dispêrin xêzên kalibrasyonê bikar bînin. [2][3]
Mînî-doz: modelek triyajê ya bilêtên piştgiriyê bi F1-ya nerm lê kalibrasyoneke hêja, ku ji nû ve rêçên destanî qut dike piştî ku operasyon ji eşikek hişk ber bi rêçek astî ve diçin (mînak, "çareseriya otomatîkî", "nirxandina-mirovî", "ber bi jor ve diçe") ku bi bandên puana kalibrkirî ve girêdayî ye.
Çavdêrîkirin, guherîn û hişyarkirina serhêl 🚨
Nirxandinên negirêdayî destpêk in, ne dawî ne. Di hilberînê de:
-
Çewtiya têketinê , çûntiya derketinê , û kêmbûna performansê li gorî beşê bişopînin
-
Kontrolên rayên parastinê saz bikin - rêjeya herî zêde ya halûsînasyonê, sînorên jehrîbûnê, deltayên edaletê.
-
Ji bo derengketina p95, demdirêjî, û lêçûna her daxwazê dashboardên canary zêde bikin
-
Ji bo lezandina vê yekê pirtûkxaneyên bi taybetî hatine çêkirin bikar bînin; ew guherîn, kalîte, û prîmîtîvên çavdêriyê ji qalibê ve pêşkêş dikin.
Metaforeke bi şaşiyeke biçûk: modela xwe wek destpêkek nanê tirş bifikire - tu tenê carekê napêjî û naçî; tu xwarinê dixwî, temaşe dikî, bêhn dikî, û carinan jî ji nû ve dest pê dikî.
Nirxandina mirovan a ku têk naçe 🍪
Dema ku mirov encaman nirxandin dikin, pêvajo ji ya ku hûn difikirin girîngtir e.
-
Rubrîkên teng bi mînakên derbasbûn, sînordarbûn û têkçûnê binivîse
-
Dema ku hûn dikarin, nimûneyan bi awayekî rasthatî bikin û kor bikin.
-
Lihevhatina di navbera nirxanderan de bipîve (mînak, Cohen's κ ji bo du nirxanderan, Fleiss' k ji bo gelekan) û heke lihevhatin têk biçe, rubrîkan nûve bike.
Ev yek nahêle ku etîketên te yên mirovî bi rewşa giyanî an dabînkirina qehweyê re biguherin.
Lêkolînek kûr: Meriv çawa performansa AI-ê ji bo LLM-an di RAG-ê de dipîve 🧩
-
Kalîteya vegerandinê - recall@k, precision@k, nDCG; vegirtina rastiyên zêr. [2]
-
Dilsoziya bersivê - kontrolên behskirin û verastkirinê, puanên bingehînbûnê, lêpirsînên dijberiyê.
-
Razîbûna bikarhêner - tiliyên piştê, temamkirina peywirê, dûrahiya sererastkirinê ji pêşnûmeyên pêşniyarkirî.
-
Ewlehî - jehrîbûn, rijandina agahiyên şexsî (PII), pabendbûna bi polîtîkayê.
-
Mesref & latency - nîşanekan, lêdanên keşê, latencyên p95 û p99.
Van bi kiryarên karsaziyê ve girêbide: heke bêaramî di bin xêzekê de dakeve, bixweber ber bi moda hişk an nirxandina mirovî ve biçe.
Pirtûkek lîstikê ya hêsan ji bo destpêkirina îro 🪄
-
Karê pênase bike - hevokekê binivîse: divê AI çi bike û ji bo kê bike.
-
2-3 metrîkên peywirê hilbijêrin - digel kalibrasyonê û herî kêm perçeyek dadperweriyê. [2][3][5]
-
Astayan bi karanîna lêçûnê diyar bikin - texmîn nekin.
-
Komeke nirxandinê ya piçûk biafirînin - 100–500 mînakên nîşankirî ku tevliheviya hilberînê nîşan didin.
-
Nirxandinên xwe otomatîk bikin - nirxandin/çavdêriyê têxin nav CI-yê da ku her guhertin heman kontrolan bimeşîne.
-
Di hilberê de çavdêrî bike - drift, latency, cost, nîşanên bûyerê.
-
Mehane-mehane binirxînin - metrîkên ku kes bikar nayîne jê bikin; yên ku bersiva pirsên rastîn didin lê zêde bikin.
-
Biryarên belgekirinê - kartek puanên zindî ku tîma we bi rastî dixwîne.
Belê, bi rastî jî wisa ye. Û kar dike.
Xeletiyên hevpar û çawaniya dûrketina ji wan 🕳️🐇
-
Zêdekirina li ser yek metrîkê - selikek metrîkê ku bi çarçoveya biryarê re li hev bike. [1][2]
-
Paşguhkirina kalibrkirinê - bawerî bê kalibrkirin tenê xweperestî ye. [3]
-
Bê parçekirin - her tim li gorî komên bikarhêneran, erdnîgarî, cîhaz, ziman parçe bike. [5]
-
Mesrefên nediyar - heke hûn xeletiyên bihayê nenivîsin, hûn ê sînorê xelet hilbijêrin.
-
Derketina nirxandina mirovan - pîvandina lihevhatinê, nûvekirina rubrîkan, ji nû ve perwerdekirina nirxandêran.
-
Amûrên ewlehiyê tune ne - kontrolên dadperwerî, jehrîbûn û polîtîkayê niha lê zêde bikin, ne paşê. [1][5]
Hevoka ku tu ji bo wê hatî: meriv çawa performansa AI-ê dipîve - The Too Long, I Didn't Read It 🧾
-
Bi encamên zelal , paşê kar , sîstem û karsaziyê . [1]
-
Metrîkên rast ji bo kar bikar bîne - F1 û ROC-AUC ji bo dabeşkirinê; nDCG/MRR ji bo rêzkirinê; hevgirtin + metrîkên semantîk ji bo çêkirinê (bi mirovan re hevberkirî). [2][4]
-
pîvandin û nirxa xeletiyên xwe ji bo hilbijartina eşikan destnîşan bikin. [2][3]
-
dadperweriyê zêde bikin û danûstandinan bi awayekî eşkere birêve bibin. [5]
-
Nirxandin û çavdêriyê otomatîk bikin da ku hûn bêyî tirs dubare bikin.
Tu dizanî çawa ye - tiştê girîng bipîve, an jî tu yê tiştê ne girîng baştir bikî.
Referans
[1] NIST. Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI (AI RMF). bêtir bixwîne
[2] scikit-learn. Nirxandina Modelê: pîvandina kalîteya pêşbîniyan (Rêbernameya Bikarhêner). bêtir bixwîne
[3] scikit-learn. Pîvana îhtimalê (xêzên pîvandinê, puana Brier). bêtir bixwîne
[4] Papineni et al. (2002). BLEU: Rêbazek ji bo Nirxandina Otomatîk a Wergerandina Makîneyê. ACL. bêtir bixwîne
[5] Hardt, Price, Srebro (2016). Wekheviya Derfetan di Fêrbûna Çavdêrîkirî de. NeurIPS. bêtir bixwîne