Daha önce yapay zekanın sağlık, üretim ve turizm gibi farklı sektörlerde nasıl kullanılabileceğini araştırmıştık. Ayrıca YZ'nin günlük iş görevlerini nasıl iyileştirebileceğini inceledik ve önde gelen YZ iş fikirlerini tartıştık. Tüm bu tartışmalar kaçınılmaz olarak aynı temel soruya yol açıyor: Bu tür YZ uygulamalarının başarısını nasıl ölçebiliriz? Bu önemli bir soru çünkü sadece yapay zeka çözümlerini devreye almak yeterli değil. Bu çözümlerin gerçekten sonuç verdiğinden emin olmak, onları oyunun kurallarını değiştiren şeydir. 

Bir YZ modelinin süreçleri daha verimli hale getirmede, inovasyonu tetiklemede veya sorunları çözmede gerçekten etkili olup olmadığını belirlemek için YZ performans metriklerini ölçebiliriz. Doğru temel performans göstergelerine (KPI'lar) odaklanarak, bir YZ çözümünün ne kadar iyi çalıştığını ve nerede iyileştirmeye ihtiyaç duyabileceğini anlayabiliriz.

Bu makalede, YZ uygulamalarının başarısının en uygun KPI'larla nasıl ölçüleceğine bir göz atacağız. İş KPI'ları ile YZ performans KPI'ları arasındaki farkları ele alacak, hassasiyet ve geri çağırma gibi temel metriklerin üzerinden geçecek ve özel YZ çözümleriniz için en iyi KPI'ları seçmenize yardımcı olacağız.

YZ İş KPI'ları ile YZ Performans KPI'ları Arasındaki Fark

‍

KPI'ları düşündüğünüzde, bunların yatırım getirisi (ROI), maliyet tasarrufu veya elde edilen gelir gibi iş metrikleriyle ilgili olduğunu varsaymak doğaldır - özellikle de kurumsal YZ'den bahsederken. Bu YZ İş KPI'ları, YZ'nin bir şirketin genel başarısını nasıl etkilediğini ölçer ve daha geniş iş hedefleriyle uyumludur. 

Bununla birlikte, YZ Performans KPI'ları doğruluk, kesinlik ve geri çağırma gibi ölçütleri kullanarak YZ sisteminin kendisinin ne kadar iyi çalıştığına odaklanır. Aşağıda bu metriklerin ayrıntılarına gireceğiz, ancak özünde, iş KPI'ları yapay zekanın finansal ve stratejik faydalarını sergilerken, performans KPI 'ları bir yapay zeka modelinin işini etkili bir şekilde yaptığından emin olur.

Bazı metrikler aslında her iki amaca da hizmet edebilir. Örneğin, bir görevi tamamlamak için gereken zaman veya kaynaklardaki azalma gibi verimlilik kazanımları hem bir performans KPI'sı (AI çözümünün ne kadar iyi çalıştığını gösterir) hem de bir iş KPI'sı (maliyet tasarruflarını ve üretkenlik iyileştirmelerini ölçer) olabilir. Müşteri memnuniyeti de bir başka çapraz metriktir. YZ odaklı bir müşteri hizmetleri aracının hem teknik performansı hem de genel iş hedefleri üzerindeki etkisi açısından başarısını yansıtabilir.

Temel Yapay Zeka Performans Ölçütlerini Anlama

Bir yapay zeka modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için kullanılan birkaç yaygın metrik vardır. İlk olarak, bunların tanımlarına ve nasıl hesaplandıklarına bir göz atacağız. Ardından, bu metriklerin nasıl izlenebileceğini göreceğiz.

Hassasiyet

Kesinlik, bir yapay zeka modelinin gerçek pozitifleri (modelin bir nesneyi veya durumu olması gerektiği gibi doğru şekilde tanımladığı durumlar) ne kadar doğru tanımladığını ölçen bir metriktir. Örneğin, bir yüz tanıma sisteminde, sistem algılamak için eğitildiği bir kişinin yüzünü doğru bir şekilde tanıdığında ve tanımladığında gerçek bir pozitif meydana gelecektir. 

Kesinliği hesaplamak için önce gerçek pozitiflerin sayısını sayın. Daha sonra bunu modelin pozitif olarak etiketlediği toplam öğe sayısına bölebilirsiniz. Bu toplam, hem doğru tanımlamaları hem de yanlış pozitifler olarak adlandırılan hataları içerir. Esasen, hassasiyet size modelin bir şeyi tanıdığını iddia ettiğinde ne sıklıkla doğru olduğunu söyler.

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

‍

Yanlış pozitif sonuçların maliyetli veya yıkıcı olabileceği senaryolarda özellikle önemlidir. Örneğin, otomatik üretimde yüksek bir hassasiyet oranı, sistemin kusurlu ürünleri daha doğru bir şekilde işaretleyebileceğini ve iyi ürünlerin gereksiz yere atılmasını veya yeniden işlenmesini önleyebileceğini gösterir. Bir başka iyi örnek de güvenlik gözetimidir. Yüksek hassasiyet, yanlış alarmları en aza indirmeye ve yalnızca güvenlik müdahalesi gerektiren gerçek tehditlere odaklanmaya yardımcı olur.

Geri Çağırma

Geri çağırma, bir YZ modelinin bir veri kümesindeki tüm ilgili örnekleri veya gerçek pozitifleri belirleme yeteneğini ölçmeye yardımcı olur. Basitçe ifade etmek gerekirse, bir YZ sisteminin tespit etmek üzere tasarlandığı bir durum veya nesnenin tüm gerçek vakalarını ne kadar iyi yakalayabildiğini temsil eder. Geri çağırma, doğru tespitlerin sayısının tespit edilmesi gereken toplam pozitif vaka sayısına bölünmesiyle hesaplanabilir (hem modelin doğru tespit ettiği hem de gözden kaçırdığı vakaları içerir).

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

Kanser tespiti için kullanılan yapay zeka destekli bir tıbbi görüntüleme sistemi düşünün. Bu bağlamda geri çağırma, sistemin doğru olarak tanımladığı gerçek kanser vakalarının yüzdesini yansıtır. Bu tür senaryolarda yüksek geri çağırma hayati önem taşır çünkü bir kanser teşhisini kaçırmak hasta bakımı için ciddi sonuçlara yol açabilir.

Hassasiyete Karşı Geri Çağırma

Hassasiyet ve geri çağırma, bir yapay zeka modelinin performansını değerlendirmek söz konusu olduğunda aynı madalyonun iki yüzü gibidir ve genellikle bir denge gerektirir. Buradaki zorluk, bir metriği iyileştirmenin genellikle diğerinin zararına olabilmesidir. 

Diyelim ki daha yüksek hassasiyet için zorluyorsunuz. Model daha seçici hale gelebilir ve yalnızca çok emin olduğu pozitifleri tanımlayabilir. Öte yandan, geri çağırmayı iyileştirmeyi hedeflerseniz, model daha fazla pozitif tanımlayabilir, ancak bu daha fazla yanlış pozitif içerebilir ve sonuçta hassasiyeti düşürebilir. 

Önemli olan, uygulamanızın özel ihtiyaçlarına göre hassasiyet ve geri çağırma arasında doğru dengeyi bulmaktır. Bunun için kullanışlı bir araç, farklı eşiklerde iki metrik arasındaki ilişkiyi gösteren Hassasiyet-Geri Çağırma eğrisidir. Bu eğriyi analiz ederek, modelin özel kullanım durumunuz için en iyi performansı gösterdiği optimum noktayı belirleyebilirsiniz. Ödünleşimi anlamak, yapay zeka model lerinin amaçlanan kullanım durumları için en iyi performansı gösterecek şekilde ince ayarlanmasına yardımcı olur.

‍

Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP)

Mean Average Precision (mAP), modelin bir görüntüdeki birden fazla nesneyi tanımlaması ve sınıflandırması gereken nesne algılama gibi görevler için yapay zeka modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir metriktir. mAP, modelin tanımak için eğitildiği tüm farklı kategorilerde ne kadar iyi performans gösterdiğini gösteren tek bir puan verir. Nasıl hesaplandığını görelim.

Bir Hassasiyet-Geri Çağırma Eğrisinin altındaki alan, o sınıf için Ortalama Hassasiyeti (AP) verir. AP, çeşitli güven düzeylerinde (güven düzeyleri modelin tahminlerinden ne kadar emin olduğunu ifade eder) hem hassasiyeti hem de geri çağırmayı dikkate alarak modelin belirli bir sınıf için ne kadar doğru tahminler yaptığını ölçer. Her sınıf için AP hesaplandıktan sonra, mAP bu AP değerlerinin tüm sınıflar genelinde ortalaması alınarak belirlenir.

‍

mAP, yayalar, araçlar ve trafik işaretleri gibi birden fazla nesnenin aynı anda algılanması gereken otonom sürüş gibi uygulamalarda kullanışlıdır. Yüksek bir mAP puanı, modelin tüm kategorilerde tutarlı bir şekilde iyi performans gösterdiği anlamına gelir, bu da onu çok çeşitli senaryolarda güvenilir ve doğru hale getirir.

Performans Metriklerini Zahmetsizce Hesaplayın

Temel YZ performans metriklerini hesaplamanın formülleri ve yöntemleri göz korkutucu görünebilir. Ancak Ultralytics paketi gibi araçlar bunu basit ve hızlı hale getirebilir. İster nesne algılama, segmentasyon ister sınıflandırma görevleri üzerinde çalışıyor olun, Ultralytics kesinlik, geri çağırma ve ortalama ortalama kesinlik (mAP) gibi önemli metrikleri hızlı bir şekilde hesaplamak için gerekli yardımcı programları sağlar.

Ultralytics adresini kullanarak performans ölçümlerini hesaplamaya başlamak için Ultralytics paketini aşağıda gösterildiği gibi yükleyebilirsiniz.

pip install ultralytics

Bu örnekte, önceden eğitilmiş bir YOLOv8 modelini yükleyeceğiz ve performans ölçümlerini doğrulamak için kullanacağız, ancak Ultralytics tarafından sağlanan desteklenen modellerden herhangi birini yükleyebilirsiniz. Bunu nasıl yapabileceğiniz aşağıda açıklanmıştır:

from ultralytics import YOLO

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

Model yüklendikten sonra, veri kümeniz üzerinde doğrulama gerçekleştirebilirsiniz. Aşağıdaki kod parçacığı hassasiyet, geri çağırma ve mAP dahil olmak üzere çeşitli performans ölçümlerini hesaplamanıza yardımcı olacaktır:

# 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)

Ultralytics gibi araçları kullanmak performans metriklerini hesaplamayı çok daha kolay hale getirir, böylece modelinizi geliştirmeye daha fazla zaman ayırabilir ve değerlendirme sürecinin ayrıntıları hakkında endişelenmeye daha az zaman ayırabilirsiniz.

Yapay Zeka Performansı Dağıtımdan Sonra Nasıl Ölçülür?

Yapay zeka modelinizi geliştirirken, performansını kontrollü bir ortamda test etmek kolaydır. Ancak model dağıtıldıktan sonra işler daha karmaşık hale gelebilir. Neyse ki, dağıtımdan sonra yapay zeka çözümünüzü izlemenize yardımcı olabilecek araçlar ve en iyi uygulamalar var. 

Prometheus, Grafana ve Evidently AI gibi araçlar modelinizin performansını sürekli olarak izlemek için tasarlanmıştır. Gerçek zamanlı içgörüler sağlayabilir, anomalileri tespit edebilir ve sizi olası sorunlara karşı uyarabilirler. Bu araçlar, üretimdeki yapay zeka modellerinin dinamik doğasına uyum sağlayan otomatik, ölçeklenebilir çözümler sunarak geleneksel izlemenin ötesine geçer.

Dağıtımdan sonra yapay zeka modelinizin başarısını ölçmek için takip etmeniz gereken bazı en iyi uygulamaları burada bulabilirsiniz:

• Net performans ölçütleri belirleyin: Modelinizin ne kadar iyi çalıştığını düzenli olarak kontrol etmek için doğruluk, hassasiyet ve yanıt süresi gibi temel ölçütlere karar verin.
• Veri kaymasını düzenli olarak kontrol edin: Modelinizin işlediği verilerdeki değişikliklere dikkat edin, çünkü bu durum doğru şekilde yönetilmezse tahminlerini etkileyebilir.
• A/B testi yapın: Mevcut modelinizin performansını yeni sürümler veya ince ayarlarla karşılaştırmak için A/B testini kullanın. Bu, model davranışındaki iyileştirmeleri veya gerilemeleri niceliksel olarak değerlendirmenize olanak tanır.
• Performansı belgeleyin ve denetleyin: Performans ölçümlerinin ve yapay zeka sisteminizde yapılan değişikliklerin ayrıntılı günlüklerini tutun. Denetimler, uyumluluk ve modelinizin mimarisini zaman içinde geliştirmek için bu çok önemlidir.

Optimum YZ KPI'larını Seçmek Sadece Başlangıçtır

Bir yapay zeka çözümünü başarılı bir şekilde dağıtmak ve yönetmek, doğru KPI'ları seçmeye ve bunları güncel tutmaya bağlıdır. Genel olarak, YZ çözümünün teknik olarak ve iş etkisi açısından ne kadar iyi durumda olduğunu vurgulayan metriklerin seçilmesi hayati önem taşır. İster teknolojik gelişmeler ister iş stratejinizdeki değişimler olsun, işler değiştikçe bu KPI'ları yeniden gözden geçirmek ve ayarlamak önemlidir. 

Performans değerlendirmelerinizi dinamik tutarak yapay zeka sisteminizi güncel ve etkili tutabilirsiniz. Bu ölçümleri takip ederek, operasyonlarınızı geliştirmenize yardımcı olacak değerli bilgiler elde edersiniz. Proaktif bir yaklaşım, YZ çabalarınızın gerçekten değerli olmasını ve işinizi ileriye taşımanıza yardımcı olmasını garanti eder!

Topluluğumuza katılın ve bizimle birlikte yenilik yapın! Yapay zeka gelişmelerimizi görmek için GitHub depomuzu keşfedin. Öncü yapay zeka teknolojisi ile üretim ve sağlık gibi sektörleri nasıl yeniden şekillendirdiğimizi öğrenin. 🚀