生成AIモデルの評価と改善：実践的アプローチ
生成AIモデルの出力品質に悩んでいませんか？テキスト、画像、コードといった非構造化データの評価は、従来の分類精度や回帰誤差のような単純な指標では捉えきれません。本記事では、体系的で実用的な評価・改善フレームワークを提供します。ここでは、定性的・定量的な評価手法、Weights & Biases（W&B）のようなプロ仕様のツール、実験の可視化と追跡、そして反復的 ...
6月19日 16:59 投稿
ロジスティック回帰における評価指標：ROC曲線とAUCの詳細解説
基本的な定義以下の用語は、分類問題における予測結果の評価に用いられます：真正陽性（TP）：実際には正例であり、かつモデルが正例と予測した場合偽陽性（FP）：実際には負例だが、モデルが正例と予測した場合偽陰性（FN）：実際には正例だが、モデルが負例と予測した場合真正陰性（TN）：実際にも負例であり、モデルも負例と予測した場合真正陽性率（TPR）（再現率）は ...
5月17日 10:27 投稿