Đánh Giá Hiệu Năng (Benchmarking)
Đánh giá hiệu năng của các mô hình AI là quá trình đánh giá và so sánh có hệ thống các mô hình trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu, nhiệm vụ và ch...
13 phút đọc
AI
Benchmarking
+4
Model Evaluation
Điểm F (F-Measure, F1 Measure)
Điểm F, còn gọi là F-Measure hoặc F1 Score, là một chỉ số thống kê dùng để đánh giá độ chính xác của một bài kiểm tra hoặc mô hình, đặc biệt trong phân loại nhị...
11 phút đọc
AI
Machine Learning
+3
Độ Chính Xác Trung Bình Trung Bình (mAP)
Mean Average Precision (mAP) là một chỉ số quan trọng trong thị giác máy tính để đánh giá các mô hình phát hiện đối tượng, phản ánh cả độ chính xác phát hiện và...
10 phút đọc
Computer Vision
Object Detection
+3
Đường Cong Học Tập
Đường cong học tập trong trí tuệ nhân tạo là một biểu đồ minh họa mối quan hệ giữa hiệu suất học tập của mô hình và các biến như kích thước bộ dữ liệu hoặc số l...
8 phút đọc
AI
Machine Learning
+3
Đường cong ROC
Đường cong Receiver Operating Characteristic (ROC) là một biểu đồ dùng để đánh giá hiệu suất của hệ thống phân loại nhị phân khi ngưỡng phân biệt được thay đổi....
13 phút đọc
ROC Curve
Model Evaluation
+3
Giải Mã Các Mô Hình Tác Nhân AI: Phân Tích So Sánh Toàn Diện
Khám phá thế giới các mô hình tác nhân AI qua phân tích toàn diện 20 hệ thống tiên tiến. Tìm hiểu cách chúng tư duy, lý luận và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau...
6 phút đọc
AI Agents
Comparative Analysis
+7
Hàm mất mát Log (Log Loss)
Hàm mất mát log, hay còn gọi là logarithmic/cross-entropy loss, là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy—đặc biệt cho phân loại nhị ph...
7 phút đọc
Log Loss
Machine Learning
+3
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh là một thước đo thống kê được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, có tính đến số lượng biến dự báo nhằm tránh...
6 phút đọc
Statistics
Regression
+3
Kiểm định chéo (Cross-Validation)
Kiểm định chéo là một phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá và so sánh các mô hình học máy bằng cách chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm định ...
8 phút đọc
AI
Machine Learning
+3
Lỗi Huấn Luyện
Lỗi huấn luyện trong AI và học máy là sự chênh lệch giữa đầu ra dự đoán của mô hình và đầu ra thực tế trong quá trình huấn luyện. Đây là chỉ số quan trọng để đá...
10 phút đọc
AI
Machine Learning
+3
Lỗi Khái Quát Hóa
Lỗi khái quát hóa đo lường mức độ dự đoán dữ liệu chưa từng thấy của một mô hình học máy, cân bằng giữa độ lệch và phương sai để đảm bảo ứng dụng AI mạnh mẽ và ...
7 phút đọc
Machine Learning
Generalization
+3
Ma Trận Nhầm Lẫn
Ma trận nhầm lẫn là một công cụ trong học máy để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại, chi tiết số lượng dự đoán đúng/sai của các trường hợp dương/tính ...
7 phút đọc
Machine Learning
Classification
+3
Phân Tích Hiệu Suất Gemini 2.0 Thinking: Đánh Giá Toàn Diện
Khám phá đánh giá hiệu suất chuyên sâu về Gemini 2.0 Thinking, bao gồm tạo nội dung, tính toán, tóm tắt, và nhiều hơn nữa—làm nổi bật điểm mạnh, hạn chế, cùng s...
12 phút đọc
AI
Gemini 2.0
+8
Sai số tuyệt đối trung bình (MAE)
Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là một chỉ số nền tảng trong học máy dùng để đánh giá các mô hình hồi quy. Nó đo lường độ lớn trung bình của sai số trong các ...
8 phút đọc
MAE
Regression
+3