22 августа 2024 г.
Вы можете отслеживать успех своих инноваций в области ИИ с помощью правильных KPI и показателей эффективности. Узнайте, как отслеживать и оптимизировать отдачу от приложений ИИ.
Ранее мы уже рассказывали о том, как ИИ может использоваться в различных отраслях, таких как здравоохранение, производство и туризм. Мы также рассмотрели, как ИИ может улучшить выполнение повседневных рабочих задач , и обсудили ведущие бизнес-идеи в области ИИ. Все эти обсуждения неизбежно приводят к одному и тому же ключевому вопросу: как мы можем измерить успех таких внедрений ИИ? Это важный вопрос, потому что просто внедрить решения на основе ИИ недостаточно. Убедиться в том, что эти решения действительно приносят результаты, - вот что делает их революционными.
Мы можем измерить показатели эффективности ИИ, чтобы определить, действительно ли модель ИИ эффективна в повышении эффективности процессов, стимулировании инноваций или решении проблем. Сосредоточившись на правильных ключевых показателях эффективности (KPI), мы сможем понять, насколько эффективно работает решение ИИ и где оно может нуждаться в улучшении.
В этой статье мы рассмотрим, как измерить успех внедрения ИИ с помощью наиболее релевантных KPI. Мы расскажем о различиях между бизнес KPI и KPI производительности ИИ, рассмотрим такие ключевые показатели, как точность и отзыв, и поможем вам выбрать лучшие KPI для ваших конкретных решений ИИ.
Когда вы думаете о KPI, естественно предположить, что речь идет о таких бизнес-показателях, как рентабельность инвестиций (ROI), экономия затрат или полученный доход - особенно если речь идет о корпоративном ИИ. Эти бизнес-показатели ИИ измеряют, как ИИ влияет на общий успех компании и согласуется с более широкими бизнес-целями.
Однако KPI эффективности ИИ сосредоточены на том, насколько хорошо функционирует сама система ИИ, используя такие показатели, как точность, прецизионность и отзыв. Ниже мы подробно рассмотрим эти показатели, но, по сути, если бизнес KPI демонстрируют финансовые и стратегические преимущества ИИ, то KPI эффективности позволяют убедиться в том, что модель ИИ эффективно выполняет свою работу.
Некоторые показатели могут служить обеим целям. Например, повышение эффективности, например, сокращение времени или ресурсов, необходимых для выполнения задачи, может быть как KPI производительности (показывающим, насколько хорошо работает решение ИИ), так и KPI бизнеса (измеряющим экономию затрат и повышение производительности). Удовлетворенность клиентов - еще одна пересекающаяся метрика. Она может отражать успех инструмента обслуживания клиентов на основе ИИ как с точки зрения его технических характеристик, так и с точки зрения его влияния на общие бизнес-цели.
Существует несколько общих показателей, используемых для оценки эффективности работы модели искусственного интеллекта. Сначала мы рассмотрим их определение и то, как они рассчитываются. Затем мы рассмотрим, как можно отслеживать эти показатели.
Точность - это метрика, которая измеряет, насколько точно модель ИИ определяет истинные положительные результаты (случаи, когда модель правильно идентифицирует объект или условие, как и должно быть). Например, в системе распознавания лиц истинно положительный результат будет иметь место, когда система правильно распознает и идентифицирует лицо человека, на обнаружение которого она была обучена.
Чтобы рассчитать точность, сначала подсчитайте количество истинно положительных результатов. Затем это число можно разделить на общее количество предметов, которые модель определила как положительные. В это общее число входят как правильные идентификации, так и ошибки, которые называются ложными срабатываниями. По сути, точность говорит о том, насколько часто модель оказывается права, когда утверждает, что распознала что-то.
Это особенно важно в сценариях, где последствия ложных срабатываний могут быть дорогостоящими или разрушительными. Например, в автоматизированном производстве высокая точность указывает на то, что система может более точно отмечать дефектные изделия и предотвращать ненужную выбраковку или повторную обработку хороших изделий. Другой хороший пример - охранное видеонаблюдение. Высокая точность помогает свести к минимуму ложные тревоги и сосредоточиться только на реальных угрозах, требующих реагирования службы безопасности.
Показатель Recall помогает измерить способность модели ИИ выявлять все релевантные случаи, или истинные положительные результаты, в наборе данных. Проще говоря, она показывает, насколько хорошо система ИИ может улавливать все реальные случаи состояния или объекта, который она призвана обнаружить. Показатель Recall можно рассчитать, разделив количество правильных обнаружений на общее количество положительных случаев, которые должны были быть обнаружены (он включает как случаи, которые модель определила правильно, так и те, которые она пропустила).
Рассмотрим систему медицинской визуализации с поддержкой ИИ, используемую для выявления рака. В данном контексте показатель Recall отражает процент реальных случаев рака, которые система правильно идентифицирует. Высокий уровень запоминания жизненно важен в таких сценариях, поскольку пропуск диагностики рака может привести к серьезным последствиям для лечения пациентов.
Точность и отзыв - это как две стороны одной медали, когда речь идет об оценке эффективности модели ИИ, и они часто требуют баланса. Проблема в том, что улучшение одной метрики часто происходит за счет другой.
Допустим, вы добиваетесь более высокой точности. Модель может стать более избирательной и выявлять только положительные результаты, в которых она уверена. С другой стороны, если вы стремитесь повысить запоминаемость, модель может выявить больше положительных результатов, но это может привести к увеличению числа ложных срабатываний и в итоге к снижению точности.
Ключевым моментом является нахождение правильного баланса между точностью и запоминанием в зависимости от конкретных потребностей вашего приложения. Полезным инструментом для этого является кривая Precision-Recall, которая показывает взаимосвязь между этими двумя показателями при различных пороговых значениях. Анализируя эту кривую, вы можете определить оптимальную точку, в которой модель работает лучше всего для вашего конкретного случая использования. Понимание этого компромисса помогает при тонкой настройке моделей ИИ, чтобы они работали оптимально для предполагаемых случаев использования.
Средняя точность (mAP) - это метрика, используемая для оценки производительности моделей ИИ в таких задачах, как обнаружение объектов, когда модель должна идентифицировать и классифицировать несколько объектов на изображении. mAP дает единый балл, который показывает, насколько хорошо модель справляется с распознаванием всех различных категорий, которым она обучена. Давайте посмотрим, как он рассчитывается.
Площадь под кривой Precision-Recall дает среднюю точность (AP) для данного класса. AP измеряет, насколько точно модель делает предсказания для определенного класса, учитывая как точность, так и отзыв для различных уровней доверия (уровни доверия означают, насколько модель уверена в своих предсказаниях). После расчета AP для каждого класса определяется mAP путем усреднения этих значений AP по всем классам.
mAP полезен в таких приложениях, как автономное вождение, где необходимо одновременно обнаруживать множество объектов, таких как пешеходы, автомобили и дорожные знаки. Высокий балл mAP означает, что модель показывает хорошие результаты по всем категориям, что делает ее надежной и точной в широком диапазоне сценариев.
Формулы и методы расчета ключевых показателей эффективности ИИ могут показаться пугающими. Однако такие инструменты, как пакет Ultralytics, позволяют сделать это просто и быстро. Независимо от того, работаете ли вы над задачами обнаружения объектов, сегментации или классификации, Ultralytics предоставляет необходимые утилиты для быстрого расчета таких важных показателей, как точность, отзыв и средняя точность (mAP).
Чтобы начать вычислять показатели производительности с помощью Ultralytics, вы можете установить пакет Ultralytics, как показано ниже.
В этом примере мы загрузим предварительно обученную модель YOLOv8 и используем ее для проверки показателей производительности, но вы можете загрузить любую из поддерживаемых моделей, предоставляемых Ultralytics. Вот как это можно сделать:
После загрузки модели можно выполнить проверку на наборе данных. Следующий фрагмент кода поможет вам вычислить различные показатели производительности, включая точность, отзыв и mAP:
Использование таких инструментов, как Ultralytics, значительно упрощает расчет показателей эффективности, поэтому вы можете уделять больше времени совершенствованию своей модели и меньше беспокоиться о деталях процесса оценки.
При разработке модели искусственного интеллекта легко проверить ее работу в контролируемых условиях. Однако после развертывания модели все может стать сложнее. К счастью, существуют инструменты и лучшие практики, которые помогут вам контролировать работу ИИ-решения после развертывания.
Такие инструменты, как Prometheus, Grafana и Evidently AI, предназначены для постоянного отслеживания производительности вашей модели. Они могут предоставлять информацию в режиме реального времени, выявлять аномалии и предупреждать вас о любых потенциальных проблемах. Эти инструменты выходят за рамки традиционного мониторинга, предлагая автоматизированные, масштабируемые решения, которые адаптируются к динамичной природе моделей ИИ в производстве.
Чтобы оценить успех вашей модели искусственного интеллекта после развертывания, вот несколько лучших практик, которым стоит следовать:
Успешное развертывание и управление ИИ-решением зависит от выбора правильных KPI и поддержания их в актуальном состоянии. В целом выбор показателей, отражающих техническую эффективность решения ИИ и его влияние на бизнес, имеет жизненно важное значение. По мере изменения ситуации, будь то технологический прогресс или изменения в бизнес-стратегии, важно пересматривать и корректировать эти KPI.
Поддерживая динамику обзоров эффективности, вы сможете сохранить актуальность и эффективность своей системы искусственного интеллекта. Оставаясь на вершине этих показателей, вы получите ценные сведения, которые помогут улучшить вашу деятельность. Проактивный подход гарантирует, что ваши усилия в области ИИ будут действительно ценными и помогут продвинуть ваш бизнес вперед!
Присоединяйтесь к нашему сообществу и внедряйте инновации вместе с нами! Ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы увидеть наши достижения в области ИИ. Узнайте, как мы меняем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ. 🚀
