Unit 1
Hiểu rõ các chỉ số AI
Câu hỏi cốt lõi
Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của AI trong kinh doanh?
Ý tưởng chính
Khi xây dựng và triển khai AI, cần hiểu rõ sự khác biệt giữa Accuracy, Precision và Recall để đảm bảo hiệu quả. Người học sẽ nắm được cách áp dụng các chỉ số này trong thực tế kinh doanh. Từ đó, họ có thể đánh giá và cải thiện AI một cách chính xác.
Unit này để làm gì
Unit này nhằm giúp người học hiểu rõ sự khác biệt giữa Accuracy, Precision và Recall, và áp dụng chúng trong thực tế kinh doanh để đánh giá và cải thiện hiệu suất của AI.
Học xong bạn làm được
- Tôi có thể phân biệt giữa Accuracy và Precision trong đánh giá hiệu suất AI
- Tôi có thể áp dụng Recall để cải thiện hiệu quả của AI trong kinh doanh
- Tôi có thể sử dụng các chỉ số AI để đánh giá và cải thiện hiệu suất của AI
Unit này đi qua
- Mô hình
- Khung tư duy về xây dựng AI hiệu quả
- Khái niệm cốt lõi
- Độ chính xác · Độ chính xác cao · Tỷ lệ nhớ lại
- Khung
- Mô hình đánh giá hiệu suất AI
- Nguyên tắc
- Nguyên tắc cải thiện AI dựa trên dữ liệu
Phần thực hành của Unit này nằm trong Conan School
Các bài học, ví dụ đã làm sẵn, bài tập và bài kiểm của Unit này dành cho thành viên. Trang này cho bạn thấy Unit hỏi gì và dẫn tới đâu, để bạn quyết định trước khi vào học.
Vào học Unit này