AI 모델의 평가는 AI 모델이 얼마나 잘 학습되었는지, 즉 얼마나 정확하고 유용한 결과를 출력하는지 측정하는 과정입니다.  

 

평가 방법은 모델의 목적과 종류에 따라 다양합니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델을 평가할 때는 문장을 이해하고 번역하거나 생성하는 능력을 측정하는 지표들이 사용됩니다. 이미지 인식 모델을 평가할 때는 이미지를 정확하게 분류하는 능력을 측정하는 지표들이 사용됩니다.

 

평가 지표로는 정확도, 재현율, F1 스코어, BLEU 등이 있으며, 각 지표는 모델의 성능을 다르게 보여줍니다. 평가를 통해 얻은 결과를 바탕으로 모델을 개선하거나 새로운 모델을 개발하는 데 활용합니다.