Görsel Mükemmellik Güvenli deneyimleri hassasiyetle hazırlama sanatı

İi. Duyarlılık nelerdir?

III. Duyarlılık niçin önemlidir?

IV. Duyarlılık iyi mi iyileştirilir

V. Kaçınılması Ihtiyaç duyulan Paycı Pusu

VI. Duyarlılık ma arkada davet

Vii. Hassasiyeti arkada kurum aşımı

VIII. Hassasiyeti Kıyas

İx. Modellerinizi almak amacıyla hassasiyeti kullanarak

Esas Akıl yürütme

Hususiyet	Tarif
Görsel Mükemmellik	Kullanıcılar amacıyla grafiksel sonuç olarak cazibeli fakat edinim görüntülemek amacıyla ali içecek sahneler, videolar ma grafiklerin kullanılması.
Güvenli Tecrübe	Kullanıcıları siber saldırılardan ma data ihlallerinden arkalamak amacıyla emniyet önlemlerinin kullanılması.
Katiyet	Fakat modelin pozitif yönde neticeleri çevre bir halde vücut kabiliyeti.
İşçilik	Fakat hasılat ya da bakım yaratmaya müteveccih detaylara ma emek verme kalitesine özen.
Tatil yeri Deneyimi	Fakat kullanıcının fakat hasılat ya da nezaketsizce etkileşime girerken haiz olduğu umumi edinim.

İi. Duyarlılık nelerdir?

Duyarlılık, fakat modelin olumlu fakat örneği hangi sıklıkta çevre bir halde tanımladığının fakat ölçüsüdür. Ayrıksı fakat deyişle, çama edilen bütün pozitiflerden reel pozitiflerin yüzdesidir. Sözgelişi, fakat biçim örneklerin olumlu bulunduğunu ma bunların aslına bakarsak olumlu bulunduğunu çama ederse, modelin hassasiyeti %’dir.

Duyarlılık önemlidir, şundan dolayı bizlere fakat modelin tahminlerine hangi büyüklüğünde güvenebileceğimizi söyler. Ali hassasiyete haiz fakat modelin pozitif yönde örnekleri çevre bir halde vücut olasılığı henüz yüksektir, işte dahi tahminlerinde henüz güvenli olabileceğimiz demektir.

III. Duyarlılık nelerdir?

Duyarlılık, fakat modelin çevre etiketi hangi sıklıkta çevre bir halde öngördüğünün fakat ölçüsüdür. Reel olumlu sayısının meydana getirilen mecmu çama sayısına bölünmesi sonuç olarak hesaplanır. Ali hassasiyete haiz fakat biçim, seyrek galat meydana getiren fakat modelken, birkaç hassasiyete haiz fakat biçim birnice galat meydana getiren modeldir.

Duyarlılık önemlidir, şundan dolayı fakat modelin hangi büyüklüğünde âlâ meydan okuma gösterdiğini anlamamıza destek verir. Ali hassasiyete haiz fakat modelin pratikte faydalı manevra olasılığı henüz yüksektir, şundan dolayı galat ika olasılığı henüz düşüktür.

Hassasiyeti iyileştirmenin düşük yolu vardır. Bunun fakat yolu henüz karmaşa fakat biçim kullanmaktır. Henüz karmaşa fakat modelin verilerin nüanslarını öğrenmesi ma henüz azca galat yapması henüz ihtimaller içindedir. Hassasiyeti iyileştirmenin fakat ayrıksı yolu dahi daha çok data kullanmaktır. Daha çok data, modelin şekil ma işaretler arasındaki verilenler ile alakalı daha çok data edinmesini ödünç verir ma işte henüz azca hataya erkân açabilir.

En son, modele haddenartık uymaktan çekimsenmek önemlidir. Haddenartık müstear, biçim şekil ma işaretler arasındaki reel verilenler adına verilerdeki gürültüyü öğrendiğinde sigorta menfaat. Işte, çevik verilerde birnice galat meydana getiren fakat modele erkân açabilir.

IV. Duyarlılık iyi mi iyileştirilir

Modellerinizin hassasiyetini artırmanın düşük yolu vardır. İşte düşük delil:

• Daha çok tahsil verisi eşitle. Daha çok data, modelinizin şekil ma gaye değişebilir arasındaki ilişkileri öğrenmesine destek olacaktır ma işte henüz âlâ tahminlere erkân açacaktır.
• Modelinizi tertipli ağıl getirin. Düzen, tahsil verilerine fazlaca has ma çevik verilere âlâ tamim yapmayan modellere erkân açabilecek haddenartık uyumu önlemeye destek verir.
• Henüz karmaşa fakat biçim eşitle. Henüz karmaşa fakat biçim, şekil ma gaye değişebilir içinde henüz karmaşa verilenler öğrenebilir ma işte henüz âlâ tahminlere erkân açacaktır.
• Değişik fakat yitik işlevi eşitle. Modelinizi terbiyevermek amacıyla kullandığınız yitik işlevi, tahminlerinizin hassasiyetini etkileyebilir.
• Değişik fakat yorum metriği eşitle. Modelinizi fikirsöylemek amacıyla kullandığınız yorum metriği tahminlerinizin hassasiyetini etkileyebilir.

Işte ipuçlarını izleyerek, modellerinizin hassasiyetini artırabilir ma henüz çevre kitaplar yapabilirsiniz.

V. Kaçınılması Ihtiyaç duyulan Paycı Pusu

Hassasiyeti kaldırmak amacıyla çalışırken, kaçınılması ihtiyaç duyulan düşük münteşir aldangıç vardır. Ikincisi şunları ihtiva eder:

* Çubuğu devasa yükseklikte dakikleştirmek. Bir çok durumda% duyarlılık hentbol almak olanaksız olduğundan duyarlılık amacıyla realist tarafsız tespitetmek önemlidir.
* Haddenartık asılsız. Fakat biçim haddenartık razılaşma olduğunda, tahsil verilerini fazlaca âlâ öğrenir ma çevik verilere âlâ tamim yapmaz. Işte, tahsil verilerinde ali hassasiyete erkân açabilir, sadece kontrol verilerinde birkaç hassasiyete erkân açabilir.
* Biaman. Fakat biçim birkaç olduğunda, tahsil verilerini muhteşem bir şekilde âlâ öğrenmez ma çevik verilere âlâ tamim yapmaz. Işte, ekleme tahsil verilerinde bununla beraber kontrol verilerinde birkaç hassasiyete erkân açabilir.
* Haksız bir şekilde metrikleri çalıştırmak. Değişik metrikler değişik sonuçlar verebileceğinden, hassasiyeti fikirsöylemek amacıyla çevre metrikleri çalıştırmak önemlidir.
* Haksız bir şekilde pozitiflerin ma yapay olarak negatiflerin maliyetini dikkate almamak. Hassasiyeti değerlendirirken, yapay olarak pozitiflerin ma yapay olarak negatiflerin maliyetini dikkate ahzetmek önemlidir. Işte, duyarlılık ma anımsama arasındaki arz müsait değişimi belirlemenize destek olacaktır.

Işte tuzaklardan özlü bir şekilde, modellerinizin hassasiyetini artırabilir ma henüz çevre ma emin kitaplar oluşturabilirsiniz.

VI. Duyarlılık ma arkada davet

Duyarlılık ma anımsama, fakat kılga öğrenimi modelinin performansını fikirsöylemek amacıyla dü mühim metriktir. Duyarlılık, hakikaten çevre olan olumlu tahminlerin oranını ölçerken, arkada davet, çevre çama edilen reel pozitiflerin oranını yaklaşım.

Ali duyarlılık, modelin yapay olarak pozitiflerden kaçınmada âlâ olduğu doğrudan gelirken, ali fakat anımsama, modelin bütün reel pozitifleri bulmada âlâ olduğu demektir. İdeal biçim ekleme ali hassasiyete bununla beraber ali hatırlamaya haiz olacaktır, sadece işte çoğu zaman olası değildir.

Duyarlılık-geri istifa değişimi, duyarlılık ma anımsama arasındaki fakat değiş tokuştur. Fakat modelin hassasiyetini arttırdıkça, arkada davet azalacaktır. Bunun sebebi, reel pozitifleri dahi yapay olarak olumlu yapmadan keşfetmek henüz zor olsa gerek.

Muayyen fakat tatbik amacıyla çevre duyarlılık ma anımsama dengesini seçmenin arz âlâ yolu, kullanıcının hususi gereksinimlerine bağlıdır. Sözgelişi, fakat terapötik teşhis sisteminin, işte dahi henüz birkaç fakat hassasiyete haiz olduğu doğrudan gelse birlikte, ali fakat hatırlamaya haiz olması gerekebilir, şundan dolayı olumlu fakat teşhisi kaçırmaktan çekimsenmek, yapay olarak olumlu yapmaktan kaçınmaktan henüz önemlidir.

Genel hatlarıyla, fakat kılga öğrenimi modelinin performansını değerlendirirken kırılgan arkada kurum değişimi mühim fakat husustur. Değişimi anlayarak, muayyen fakat tatbik amacıyla fakat biçim kullanmanın arz âlâ yolu ile alakalı bilgili kararlar verebilirsiniz.

Vii. Hassasiyeti arkada kurum aşımı

Duyarlılık ma anımsama, fakat kılga öğrenimi modelinin performansını kontroletmek amacıyla dü mühim metriktir. Duyarlılık, hakikaten çevre olan pozitif yönde tahminlerin oranıdır, sadece anımsama, çevre çama edilen reel pozitiflerin oranıdır.

Duyarlılık-geri istifa değişimi, işte dü ayet arasındaki ilişkiyi belirleyici kılga öğrenmesinde anne fakat kavramdır. Genel hatlarıyla, fakat modelin hassasiyetini arttırdıkça, arkada çağırmasını azaltacaksınız ma bunun tersi dahi geçerlidir.

Duyarlılık-geri istifa takasına birnumara bedene houache fakat hal yoktur. Işte dü ayet arasındaki arz müsait balans, muayyen uygulamaya asılı sonuç olarak değişecektir. Sözgelişi, fakat terapötik teşhis sistemi ali hassasiyete kıdem verebilirken, fakat spam filtresi ali hatırlamaya kıdem verebilir.

Fakat kılga uygulama modelinin performansını değerlendirirken duyarlılık arkada alımını tahmin etmek önemlidir. Başvurunuzun gereksinimlerini dikkatle ayn karşı karşıya bulundurarak, duyarlılık ma anımsama arasındaki arz müsait balans ile alakalı bilgili kararlar alabilirsiniz.

Hassasiyeti Kıyas

Duyarlılık, modelinizin pozitif yönde sınıfı hangi sıklıkta çevre bir halde öngördüğünün fakat ölçüsüdür. Aşağıdaki benzer biçimde hesaplanır:

Precision = reel pozitifler / (reel pozitifler + yapay olarak pozitifler)

Sözgelişi, modeliniz fakat hastanın 10 üstünden 10 defa kansere haiz bulunduğunu çevre bir halde çama ederse, hassasiyeti %’dir. Hem de, modeliniz yapay olarak bir halde fakat hastanın 10 üstünden 5 defa kansere haiz bulunduğunu çama ederse, hassasiyeti bir tek %’dir.

Duyarlılık önemlidir, şundan dolayı modelinizin pozitif yönde sınıfı çevre bir halde vücut olasılığını söyler. Ali duyarlılık, modelinizin pozitif yönde sınıfı tanımlamada âlâ olduğu doğrudan gelirken, birkaç duyarlılık modelinizin galat ika olasılığının henüz ali olduğu demektir.

Modelinizin hassasiyetini artırmanın düşük yolu vardır. Birtakım münteşir aslan şunları ihtiva eder:

• Daha çok tahsil verisi çalıştırmak
• Henüz karmaşa fakat biçim çalıştırmak
• Modelinizin hiperparametrelerini dakikleştirmek

Işte ipuçlarını izleyerek, modelinizin hassasiyetini artırabilir ma olumlu sınıfı çevre bir halde vücut olasılığını artırabilirsiniz.

İx. Modellerinizi almak amacıyla hassasiyeti kullanarak

Duyarlılık, kılga öğrenimi modellerinin performansını fikirsöylemek amacıyla kıymetli fakat metriktir. Hassasiyeti iyi mi geliştireceğinizi anlayarak, modellerinizi henüz çevre ma elverişli ağıl getirebilirsiniz. Modellerinizi almak amacıyla hassasiyeti çalıştırmak amacıyla birtakım bağışlar:

• Duyarlılık ma anımsama arasındaki değişimi anlayarak başlayın.
• Modelinizin performansını fikirsöylemek amacıyla fakat teslim kümesi eşitle.
• Modeliniz amacıyla arz âlâ değerleri keşfetmek amacıyla değişik hiperparametrelerle kontrol edin.
• Modelinizin performansını tertipli sonuç olarak öğrenin ma gerektiğinde ayarlamalar yapın.

Işte ipuçlarını izleyerek, kılga uygulama modellerinizin hassasiyetini artırabilir ma bu tarz şeyleri işletmeniz amacıyla henüz müessir ağıl getirebilirsiniz.

S: Duyarlılık nelerdir?

C: Duyarlılık, tahminlerinizin reel değerlere hangi büyüklüğünde andıran bulunduğunun fakat ölçüsüdür.

S: Duyarlılık niçin önemlidir?

C: Duyarlılık önemlidir şundan dolayı yapay olarak pozitiflerden kaçınmanıza destek verir.

S: Duyarlılık iyi mi iyileştirilir?

C: Hassasiyeti iyileştirmenin düşük yolu vardır:

• Daha çok tahsil verisi çalıştırmak
• Henüz karmaşa fakat biçim çalıştırmak
• Modelinizin hiperparametrelerini dakikleştirmek

S: Kaçınılması ihtiyaç duyulan münteşir saldırılar

C: Hassasiyeti iyileştirmeye çalışırken kaçınmanız ihtiyaç duyulan bir takım münteşir aldangıç vardır:

• Modelinize Ödemek
• Oldukca karmaşa fakat biçim çalıştırmak
• Modelinizin hiperparametrelerini fazlaca saldırgan bir halde dakikleştirmek

S: Duyarlılık ma anımsama

C: Duyarlılık ma anımsama, kılga uygulama modellerini fikirsöylemek amacıyla dü mühim metriktir.

Duyarlılık, modelinizin müteaddit adet meydana getirdiği tahminlerin çevre bulunduğunun fakat ölçüsüdür.

Köylü davet, modelinizin kaçının bulduğunun fakat ölçüsüdür.

Duyarlılık-geri istifa değişimi, duyarlılık ma anımsama arasındaki fakat değiş tokuştur.

Modelinizin hassasiyetini artırdıkça arkada davet azalacaktır.

Modelinizin arkada çağrılmasını artırdıkça duyarlılık azalacaktır.

S: Hassasiyeti arkada kurum aşımı

C: Duyarlılık-geri istifa değişimi, duyarlılık ma anımsama arasındaki fakat değiş tokuştur.

Modelinizin hassasiyetini artırdıkça arkada davet azalacaktır.

Modelinizin arkada çağrılmasını artırdıkça duyarlılık azalacaktır.

S: Hassasiyeti Kıyas

C: Duyarlılık, reel olumlu sayısının mecmu çama sayısına bölünmesi sonuç olarak ölçülür.

Precision = TP / (TP + FP)

Nerede:

• TP reel pozitiflerin sayısıdır
• FP yapay olarak pozitiflerin sayısıdır

S: Modellerinizi almak amacıyla hassasiyeti kullanarak

C: Haksız bir şekilde pozitiflerden kaçınmanıza destek sonuç olarak modellerinizi almak amacıyla duyarlılık fena.

Modelinizin hassasiyetini artırarak, modelinizin meydana getirdiği yapay olarak tahminlerin sayısını azaltabilirsiniz.

Işte, meydan okuma ma doğruluğun gelişmesine erkân açabilir.