22 agosto 2024
Puoi monitorare il successo delle tue innovazioni nell'AI con i giusti KPI e metriche di performance. Scopri come tracciare e ottimizzare l'impatto delle applicazioni di AI.
In precedenza abbiamo esplorato come l'AI può essere utilizzata in diversi settori come la sanità, il manifatturiero e il turismo. Abbiamo anche esaminato come l'AI può migliorare le attività lavorative quotidiane e discusso le principali idee di business basate sull'AI. Tutte queste discussioni portano inevitabilmente alla stessa domanda chiave: come possiamo misurare il successo di tali implementazioni di AI? È una domanda importante perché la semplice implementazione di soluzioni di AI non è sufficiente. Assicurarsi che queste soluzioni stiano effettivamente producendo risultati è ciò che le rende rivoluzionarie.
Possiamo misurare le metriche di performance dell'AI per determinare se un modello di AI è veramente efficace nel rendere i processi più efficienti, stimolare l'innovazione o risolvere i problemi. Concentrandoci sui giusti indicatori chiave di performance (KPI), possiamo capire come sta funzionando una soluzione di AI e dove potrebbe essere necessario un miglioramento.
In questo articolo, esamineremo come misurare il successo delle implementazioni di AI con i KPI più rilevanti. Tratteremo le differenze tra i KPI aziendali e i KPI di performance dell'AI, esamineremo le metriche chiave come precisione e recall e ti aiuteremo a scegliere i migliori KPI per le tue specifiche soluzioni di AI.
Quando si pensa ai KPI, è naturale presumere che riguardino tutti le metriche aziendali come il ritorno sull'investimento (ROI), il risparmio sui costi o le entrate generate, soprattutto quando si parla di AI aziendale. Questi KPI aziendali dell'AI misurano come l'AI influisce sul successo complessivo di un'azienda e si allineano con gli obiettivi aziendali più ampi.
Tuttavia, i KPI di performance dell'AI si concentrano sul funzionamento del sistema di AI stesso, utilizzando metriche come accuratezza, precisione e recall. Entreremo nei dettagli di queste metriche di seguito, ma in sostanza, mentre i KPI aziendali mostrano i vantaggi finanziari e strategici dell'AI, i KPI di performance assicurano che un modello di AI stia svolgendo il suo lavoro in modo efficace.
Alcune metriche possono effettivamente servire a entrambi gli scopi. Ad esempio, i guadagni di efficienza, come la riduzione del tempo o delle risorse necessarie per completare un'attività, possono essere sia un KPI di performance (che mostra come sta funzionando la soluzione di AI) sia un KPI aziendale (che misura il risparmio sui costi e i miglioramenti della produttività). La soddisfazione del cliente è un'altra metrica trasversale. Può riflettere il successo di uno strumento di servizio clienti basato sull'AI sia in termini di performance tecnica sia in termini di impatto sugli obiettivi aziendali complessivi.
Ci sono alcune metriche comuni utilizzate per misurare le performance di un modello di AI. Innanzitutto, esamineremo la loro definizione e come vengono calcolate. Quindi, vedremo come queste metriche possono essere monitorate.
La precisione è una metrica che misura con quanta accuratezza un modello di AI identifica i veri positivi (istanze in cui il modello identifica correttamente un oggetto o una condizione come dovrebbe). Ad esempio, in un sistema di riconoscimento facciale, si verificherebbe un vero positivo quando il sistema riconosce e identifica correttamente il volto di una persona per cui è stato addestrato a rilevare.
Per calcolare la precisione, conta prima il numero di veri positivi. Puoi quindi dividerlo per il numero totale di elementi che il modello ha etichettato come positivi. Questo totale include sia le identificazioni corrette sia gli errori, che sono chiamati falsi positivi. In sostanza, la precisione ti dice quanto spesso il modello è corretto quando afferma di aver riconosciuto qualcosa.
È particolarmente importante in scenari in cui le conseguenze dei falsi positivi possono essere costose o dirompenti. Ad esempio, nella produzione automatizzata, un alto tasso di precisione indica che il sistema può segnalare con maggiore accuratezza i prodotti difettosi e prevenire lo scarto o la rilavorazione non necessari di articoli validi. Un altro buon esempio è la videosorveglianza. Un'alta precisione aiuta a ridurre al minimo i falsi allarmi e a concentrarsi solo sulle minacce reali che richiedono una risposta di sicurezza.
Il recall aiuta a misurare la capacità di un modello di IA di identificare tutte le istanze rilevanti, o veri positivi, all'interno di un set di dati. In parole semplici, rappresenta la capacità di un sistema di IA di catturare tutti i casi effettivi di una condizione o di un oggetto che è progettato per rilevare. Il recall può essere calcolato dividendo il numero di rilevamenti corretti per il numero totale di casi positivi che avrebbero dovuto essere rilevati (include sia i casi che il modello ha identificato correttamente sia quelli che ha perso).
Si consideri un sistema di imaging medicale basato sull'IA utilizzato per la diagnosi del cancro. In questo contesto, il recall riflette la percentuale di casi di cancro effettivi che il sistema identifica correttamente. Un alto recall è fondamentale in questi scenari perché la mancata diagnosi di un tumore può avere gravi conseguenze per la cura del paziente.
Precisione e recall sono come due facce della stessa medaglia quando si tratta di valutare le prestazioni di un modello di IA e spesso richiedono un equilibrio. La sfida è che migliorare una metrica può spesso andare a scapito dell'altra.
Supponiamo di puntare a una maggiore precisione. Il modello può diventare più selettivo ed essere in grado di identificare solo i positivi di cui è molto sicuro. D'altra parte, se si mira a migliorare il recall, il modello può identificare più positivi, ma questo potrebbe includere più falsi positivi e finire per abbassare la precisione.
La chiave è trovare il giusto equilibrio tra precisione e recall in base alle esigenze specifiche dell'applicazione. Uno strumento utile a questo scopo è la curva Precision-Recall, che mostra la relazione tra le due metriche a diverse soglie. Analizzando questa curva, è possibile determinare il punto ottimale in cui il modello offre le migliori prestazioni per il caso d'uso specifico. Comprendere il compromesso aiuta a ottimizzare i modelli di IA per ottenere prestazioni ottimali per i loro casi d'uso previsti.
La precisione media (mAP) è una metrica utilizzata per valutare le prestazioni dei modelli di IA per attività come il rilevamento di oggetti, in cui il modello deve identificare e classificare più oggetti all'interno di un'immagine. La mAP fornisce un singolo punteggio che indica le prestazioni del modello in tutte le diverse categorie per cui è stato addestrato. Vediamo come viene calcolata.
L'area sotto una curva Precision-Recall fornisce la precisione media (AP) per quella classe. L'AP misura l'accuratezza con cui il modello fa previsioni per una classe specifica, considerando sia la precisione che il richiamo a vari livelli di confidenza (i livelli di confidenza si riferiscono a quanto il modello è certo delle sue previsioni). Una volta calcolato l'AP per ogni classe, la mAP viene determinata calcolando la media di questi valori AP tra tutte le classi.
La mAP è utile in applicazioni come la guida autonoma, dove è necessario rilevare contemporaneamente più oggetti, come pedoni, veicoli e segnali stradali. Un punteggio mAP elevato significa che il modello ha prestazioni costantemente buone in tutte le categorie, rendendolo affidabile e preciso in un'ampia gamma di scenari.
Le formule e i metodi di calcolo delle metriche chiave di performance dell'IA possono sembrare scoraggianti. Tuttavia, strumenti come l'Ultralytics package possono renderlo semplice e veloce. Che tu stia lavorando su attività di object detection, segmentation o classification, Ultralytics fornisce le utility necessarie per calcolare rapidamente metriche importanti come precisione, recall e precisione media (mAP).
Per iniziare a calcolare le metriche di performance utilizzando Ultralytics, è possibile installare il pacchetto Ultralytics come mostrato di seguito.
Per questo esempio, caricheremo un modello YOLOv8 pre-addestrato e lo useremo per convalidare le metriche di performance, ma puoi caricare uno qualsiasi dei modelli supportati forniti da Ultralytics. Ecco come puoi farlo:
Una volta caricato il modello, puoi eseguire la validation sul tuo set di dati. Il seguente frammento di codice ti aiuterà a calcolare varie metriche di performance, tra cui precisione, recall e mAP:
L'utilizzo di strumenti come Ultralytics semplifica notevolmente il calcolo delle metriche di performance, in modo da poter dedicare più tempo a migliorare il modello e meno tempo a preoccuparsi dei dettagli del processo di valutazione.
Quando si sviluppa un modello di IA, è facile testarne le prestazioni in un ambiente controllato. Tuttavia, una volta implementato il modello, le cose possono diventare più complicate. Fortunatamente, ci sono strumenti e best practice che possono aiutarti a monitorare la tua soluzione di IA dopo l'implementazione.
Strumenti come Prometheus, Grafana ed Evidently AI sono progettati per tracciare continuamente le prestazioni del tuo modello. Possono fornire informazioni in tempo reale, rilevare anomalie e avvisarti di eventuali problemi. Questi strumenti vanno oltre il monitoraggio tradizionale offrendo soluzioni automatizzate e scalabili che si adattano alla natura dinamica dei modelli di IA in produzione.
Per misurare il successo del tuo modello di IA dopo l'implementazione, ecco alcune best practice da seguire:
La distribuzione e la gestione efficace di una soluzione di IA dipendono dalla scelta dei KPI giusti e dal loro costante aggiornamento. In generale, è fondamentale scegliere metriche che evidenzino le prestazioni della soluzione di IA sia dal punto di vista tecnico che in termini di impatto sul business. Con l'evolversi della tecnologia o con i cambiamenti nella strategia aziendale, è importante rivedere e modificare questi KPI.
Mantenendo dinamiche le tue revisioni delle prestazioni, puoi assicurarti che il tuo sistema di IA rimanga rilevante ed efficace. Monitorando costantemente queste metriche, otterrai informazioni preziose che ti aiuteranno a migliorare le tue operazioni. Un approccio proattivo garantisce che i tuoi sforzi nell'IA siano realmente validi e contribuiscano a far progredire la tua attività!
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