모델 평가를 구성하여 모델 성능에 대한 인사이트를 생성하세요.

다음 유형의 평가를 구성할 수 있습니다:

• 품질
  모델이 레이블 지정된 테스트 데이터와 일치하는 올바른 결과를 얼마나 잘 예측하는지 평가합니다.
• 공정성
  모델이 한 그룹에 대해 다른 그룹보다 유리한 결과를 제공하는 편향된 결과를 생성하는지 여부를 평가합니다.
• 드리프트
  Evaluates how your model changes in accuracy and data consistency by comparing recent transactions to your training data
• 드리프트 v2
  모델 출력의 변경사항, 예측의 정확성 및 입력 데이터의 분포를 평가합니다.

프로덕션 모델 배포의 경우 모델 상태 평가가 기본적으로 활성화되어 있어 모델 배포가 트랜잭션을 얼마나 효율적으로 처리하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

또한 사용자 정의 평가 및 메트릭 을 작성하여 모델 성능에 대한 보다 다양한 통찰을 생성할 수 있습니다.

각 평가는 모델 성능에 대한 통찰력을 얻기 위해 분석할 수 있는 메트릭을 생성합니다. 자세한 정보는 평가 결과 검토를 참조하십시오.

상위 주제: Watson OpenScale을 사용하여 AI 모델 평가