Analysis

Definition

这一概念涉及分析机器学习模型中表示结构的特性。它关注数据点在高维空间中的分布、聚类或分离情况。

考察数据表示所在空间的几何和拓扑性质。

数据探索，通常称为探索性数据分析（EDA），是机器学习工作流程中至关重要的初步步骤。它涉及总结数据的主要特征，经常使用可视化技术来揭示数据的内在结构和分布情况。

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可解释性（或称可解释性）涉及使 AI 模型的内部工作原理和决策过程对人类透明且易于理解。这对于调试、确保公平性以及建立用户信任至关重要。

人类理解 AI 模型做出 …

细粒度分析涉及在子类别层面而非仅仅在主类别层面识别和分类对象或概念。例如，区分狗的具体品种或不同品牌的智能手机，而不是仅仅将其归类为“动物”或“电子产品”。这要求模型捕捉更细微的 …

基准测试是通过实验来测量AI模型在特定任务上使用预定义基准的表现程度的主动实践。该过程涉及让模型通过标准的测试流程。

系统地使用基准测试AI模型，以量化其性能并确 …