Ранее мы уже изучали, 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 подобных внедрений ИИ? Это важный вопрос, потому что просто внедрить ИИ-решения 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 эффективно делает процессы более эффективными, стимулирует инновации или решает проблемы. Сосредоточившись на правильных ключевых показателях эффективности (KPI), мы сможем понять, насколько хорошо работает ИИ-решение 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 тебе выбрать лучшие KPI для твоих конкретных ИИ-решений.

Разница между бизнес-показателями ИИ и показателями эффективности ИИ

‍

Когда ты думаешь о KPI, естественно предположить, что все они связаны с бизнес-показателями, такими 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 согласуются с более широкими бизнес-целями. 

Однако KPI эффективности ИИ сосредоточены на том, насколько хорошо работает 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 средств 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.

Понимание ключевых показателей эффективности искусственного интеллекта

Существует несколько распространенных метрик, используемых для оценки того, насколько хорошо работает модель искусственного интеллекта. Сначала мы рассмотрим их определение и то, как они рассчитываются. Затем мы посмотрим, как эти метрики можно отслеживать.

Точность

Точность - это метрика, которая измеряет, насколько точно модель ИИ определяет истинно положительные результаты (случаи, когда модель правильно идентифицирует объект или условие, как она и должна была сделать). 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 подсчитай количество истинно положительных результатов. Затем ты можешь разделить это число 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 тебе о том, как часто модель оказывается права, когда утверждает, что распознала что-то.

Precision = True Positives / (True Positives + False Positives)

‍

Это особенно важно в сценариях, где последствия ложных срабатываний могут быть дорогостоящими или разрушительными. Например, в автоматизированном производстве высокий показатель точности указывает на то, что система может более точно отмечать дефектные изделия и предотвращать ненужную выбраковку или переделку хороших изделий. Еще один хороший пример - охранное видеонаблюдение. Высокая точность помогает свести к минимуму ложные тревоги и сосредоточиться только на реальных угрозах, которые требуют ответной реакции службы безопасности.

Отзыв

Recall помогает измерить способность модели ИИ выявлять все релевантные случаи, или истинно положительные, в наборе данных. Проще говоря, она показывает, насколько хорошо система ИИ может улавливать все реальные случаи состояния или объекта, который она призвана обнаружить. Recall можно рассчитать, разделив количество правильных обнаружений на общее количество положительных случаев, которые должны были быть обнаружены (сюда входят как случаи, которые модель определила правильно, так и те, которые она пропустила).

Recall = True Positives / (True Positives + False Negatives)

Рассмотрим систему медицинской визуализации с поддержкой ИИ, используемую для обнаружения рака. В данном контексте показатель Recall отражает процент реальных случаев рака, которые система правильно идентифицирует. Высокий показатель запоминания жизненно важен в таких сценариях, потому что пропуск диагностики рака может привести к серьезным последствиям для лечения пациента.

Точность против запоминания

Precision и recall - это как две стороны одной медали, когда речь заходит об оценке эффективности ИИ-модели, и они часто требуют баланса. Проблема в том, что улучшение одной метрики часто может происходить за счет другой. 

Допустим, ты настаиваешь на более высокой точности. Модель может стать более избирательной и выявлять только положительные результаты, в которых она очень уверена. С другой стороны, если ты стремишься улучшить recall, модель может выявлять больше положительных результатов, но это может включать больше ложных срабатываний, что в итоге приведет к снижению точности. 

Главное - найти правильный баланс между точностью и запоминанием, исходя из конкретных потребностей твоего приложения. Полезным инструментом для этого является кривая Precision-Recall, которая показывает взаимосвязь между этими двумя метриками при различных пороговых значениях. Проанализировав эту кривую, ты сможешь определить оптимальную точку, в которой модель работает лучше всего для твоего конкретного случая использования. Понимание этого компромисса помогает при тонкой настройке моделей ИИ, чтобы они работали оптимально для предполагаемых случаев использования.

‍

Средняя точность (mAP)

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 тебе один балл, который показывает, насколько хорошо модель справляется со всеми различными категориями, которые она обучена распознавать. Давай посмотрим, как он рассчитывается.

Площадь под кривой Precision-Recall дает среднюю точность (AP) для данного класса. AP измеряет, насколько точно модель делает предсказания для конкретного класса, учитывая как точность, так и отзыв для различных уровней доверия (уровни доверия означают, насколько модель уверена в своих предсказаниях). После того как AP рассчитан 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 показатель mAP означает, что модель стабильно показывает хорошие результаты по всем категориям, что делает ее надежной и точной в самых разных сценариях.

Рассчитывай показатели производительности без особых усилий

Формулы и методы вычисления ключевых показателей эффективности ИИ могут показаться пугающими. Однако такие инструменты, как пакетUltralytics , могут сделать это простым и быстрым. Независимо от того, работаешь ли ты над задачами обнаружения объектов, сегментации или классификации, Ultralytics предоставляет необходимые утилиты для быстрого вычисления таких важных показателей, как точность, отзыв и средняя точность (mAP).

Чтобы начать вычислять показатели производительности с помощью Ultralytics, ты можешь установить пакет Ultralytics , как показано ниже.

pip install ultralytics

В этом примере мы загрузим предварительно обученную модель YOLOv8 и используем ее для проверки показателей производительности, но ты можешь загрузить любую из поддерживаемых моделей, предоставленных Ultralytics. Вот как ты можешь это сделать:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt")

После того как модель загружена, ты можешь провести валидацию на своем наборе данных. Следующий фрагмент кода поможет тебе вычислить различные показатели эффективности, включая точность, отзыв и mAP:

# Run the evaluation
results = model.val()

# Print specific metrics
print("Mean average precision:", results.box.map)
print("Precision:", results.box.p)
print("Recall:", results.box.r)

Использование таких инструментов, как Ultralytics , значительно упрощает вычисление показателей эффективности, поэтому ты можешь уделять больше времени совершенствованию своей модели и меньше беспокоиться о деталях процесса оценки.

Как измеряется эффективность ИИ после внедрения?

При разработке модели искусственного интеллекта легко проверить ее работоспособность в контролируемых условиях. Однако после развертывания модели все может стать сложнее. К счастью, существуют инструменты и лучшие практики, которые помогут тебе контролировать работу твоего ИИ-решения после развертывания. 

Такие инструменты, как Prometheus, Grafana и Evidently AI, предназначены для постоянного отслеживания работы твоей модели. Они могут предоставлять информацию в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и предупреждать тебя о любых потенциальных проблемах. Эти инструменты выходят за рамки традиционного мониторинга, предлагая автоматизированные, масштабируемые решения, которые адаптируются к динамичной природе ИИ-моделей в производстве.

Чтобы измерить успех твоей модели ИИ после развертывания, вот несколько лучших практик, которым стоит следовать:

• Установи четкие метрики производительности: Определись с ключевыми метриками, такими как точность, аккуратность и время отклика, чтобы регулярно проверять, насколько хорошо работает твоя модель.
• Регулярно проверяй, не дрейфуют ли данные: Следи за изменениями в данных, с которыми работает твоя модель, так как это может повлиять на ее прогнозы, если не управлять ими должным образом.
• Проведи A/B-тестирование: Используй A/B-тестирование, чтобы сравнить производительность твоей текущей модели с новыми версиями или твиками. Это позволит тебе количественно оценить улучшения или регрессии в поведении модели.
• Документируй и проводи аудит производительности: Веди подробные журналы показателей производительности и изменений, вносимых в твою систему ИИ. Это очень важно для аудита, соблюдения требований и улучшения архитектуры твоей модели с течением времени.

Выбор оптимальных KPI искусственного интеллекта - это только начало

Успешное развертывание и управление ИИ-решением зависит от выбора правильных KPI и поддержания их в актуальном состоянии. В целом выбор показателей, которые показывают, насколько хорошо ИИ-решение работает с технической точки зрения и с точки зрения влияния на бизнес, жизненно важен. По мере того как что-то меняется, будь то технологический прогресс или изменения в твоей бизнес-стратегии, важно пересматривать и корректировать эти KPI. 

Поддерживая динамику своих обзоров эффективности, ты сможешь сохранить свою систему искусственного интеллекта актуальной и эффективной. Оставаясь на вершине этих показателей, ты получишь ценные сведения, которые помогут улучшить твою деятельность. Проактивный подход гарантирует, что твои усилия в области ИИ будут действительно ценными и помогут продвинуть твой бизнес вперед!

Присоединяйся к нашему сообществу и внедряй инновации вместе с нами! Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наши достижения в области ИИ. Узнай, как мы меняем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ. 🚀