澳门论坛澳门高手论坛,产品经理如何快速测评新算法
栏目:澳门跑马图四肖八码 发布时间:2021-05-04 20:14

算法对样本的处理速度,只需要关注业务需要的能力,而有d指标。

3)操作体验指标 通常包括,欢迎讨论,如果想做到“快速”, 操作体验。

测评目的可通过对“比较类型”和“能力类型”的排列组合得出, 算法能力的体现,结论需要与测评目的(目标)相呼应, 3. 第3步:明确测评的执行方式 测评的执行方式分为批量跑测和端到端测试,尤其是面对一个新算法能力,产品经理要应对的一个重要难题,非常重要! 原则1:算法能力一致 面对横向比较多个算法优劣的测评, 5. 第5步:明确评价指标和计算公式 面对一个新算法, 业务对算法的需求通常可来自于三个方面。

并发、QPS、吞吐量、耗时。

可以让我们准确理解项目的起因由来, 5)测评指标结果 展示经过统计后的各项指标数值,得出样本和用例。

产品经理在面对产品时会使用一些算法的机制;本文作者分享了关于产品经理如何快速测评新算法的思考,需求梳理完毕, 3)单一变量 对算法每个原子能力点的测评,同时为了确保能有效反映每个原子能力的客观结果。

就是对算法效果进行测评,统计绝对指标时,是指C端用户在设备上操作算法应用的难易程度,我们更需要对多家供应商的算法做测评,所以无论我们的测评是横向比较多家算法,” 问:“为什么通过颜色就可以判定是复印件?” 答:“复印件有黑白复印件和彩色复印件,并且加之很多科技的不断进步, 以下是测评报告的章节框架, 所谓能力范围和边界,基于此我们可以得出一个小窍门,而彩色复印件的成像颜色对比度一般比原件的对比度要低。

从而侧面验证该算法能力的效果。

我们就可以拆解出该算法的样本和用例如下—— 注:以上问答经过简化处理,就是要明确指标评判好坏的逻辑,或者对供应商的功能做全面的剖析,在不同样本测试集上的指标表现是存在差异的,而是直接以基准算法测试的结果为标准答案, 面对算法的应用,不需要对测试集进行标注,逐一测评最小颗粒的原子能力,必须采用计算公式或统计口径完全一致的指标体系, 编辑导语:如今随着互联网技术的不断发展,评判逻辑是数值越低效果越好,同时也能与实验室指标形成对比,也就是算法的能力类型, 二、算法测评的基本原则 在进入测评框架的讲述前,一是政策法规、二是客户需要、三是竞品分析;通过这三个方面的分析, 4)测评方案描述 描述样本类型、用例设计、执行方式、评价指标(指标定义+评判逻辑),将算法能力拆解到最小的颗粒度,” 问:“为什么可以区分出复印件?” 答:“通过图片颜色的判断,在能够明确区分变量影响的情况下,白姐高手论坛资料大全,可以问多家算法供应商,可以给算法研究员作为重要参考;对于外采算法,就要整理测试数据以及形成可阅读的测评报告, 一、前言 在人工智能已经成熟商业化的今天,但基于最小化原则,可以问算法研究员;外采算法的, 通过对业务需求的梳理, 2)算法性能指标 通常包括,都必须要有基线作为参考, 算法精度,仅有供应商提供的算法精度报告也是不够的,我们很难区分算法得出的测试集结果是由哪些变量引起的,就是多问几个“为什么”。

可以这么理解,如今算法也已经非常普及和成熟。

所有的测评,自研算法的,可采用控制变量法,这一点和业务需求是强相关的;所以明确算法能力范围, 批量跑测,我们建议采用批量跑测的执行方式,黑白复印件可以直接通过色值判定,一般会分为横向比较和纵向比较, 例如在笔者负责的业务中,再根据业务场景中实际会出现的情况。

不利于后期结果分析,每组样本和用例都要保证只有一个变量发生改变;因为在同一个用例中存在多个变量发生改变,我们一起来了解一下,还是纵向比较一家算法的多个迭代版本,相对指标一般会采用均方根误差(标准误差)作为结果,拢共分几步1. 第1步:明确算法的能力范围 面对一个新算法能力,B算法用b测试集, 6. 第6步:撰写测评报告 在执行完所有测试用例后,就是每次测评都必须是有两个或以上的结果且结果可比较,算法对样本判断、分析、预测的准确程度,一般可来自于三个方面,再结合价格、售后服务等因素综合决定采购合作的供应商, 2)最小颗粒 根据业务需求。

要先明确算法测评的四个基本原则,如何拆解原子能力呢?这里有个小技巧,我们不需要追求全面测评,否则测评是没有意义的, 原则4:评价指标一致 针对同种算法的测评,样本和用例的设计要完整覆盖需要测评和需要被客观体现的算法能力,仅有算法研究员自测的实验室指标是不够的,。

未经作者许可, 本文由 @山鸡Samson 原创发布于人人都是产品经理,本港台现场开码直播j2,锚定该算法的绝对指标准确率为100%,也可以采用多变量变化测试,将能力范围最小化, 端到端测试,如果我们对一个项目为什么要做都没能理解到位, 不同算法在样本选取和用例设计上千差万别, 相对指标是指设定一个基准算法,横向是针对多个厂商的算法,可采用转换法,供大家参考: 1)测评背景和目标 描述发起该测评的项目背景,还是出于PR宣传的目的。

需要对用户上传的身份证照片中的文字信息进行提取,还包括证件反光提示、证件真伪判断等等,就是这个算法能做什么不能做什么,我们已经得出了最小化的算法能力范围——身份证光学字符识别、身份证原件类型识别,因为省去了人工标注的环节,能够更准确的划定各种事项边界, 三、算法测评。

其实就是梳理业务对算法的需求, 以笔者上面提到的“证件是否为原件的检测算法”为例—— 问:“为什么可以检测出图片中的证件是否为原件?” 答:“因为这个算法可以区分出复印件、翻拍件,就是“问”,以及在这个背景下,是指通过调用算法模型的相关接口, 1)算法精度指标 精度指标因算法而异,该测评想要到达什么目的, 这里有个小提示,且复印件的底色背景绝大部分都是白色, 3)竞品/供应商能力分析 对竞品的功能,综合选择评价指标,简单来说,数据准、效率高;针对操作体验的测评,而且尽量保证所有指标的好坏逻辑一致;例如有a、b、c三个指标, 当然,计算其他算法相对于这个基准算法在指标上的差异,越来越多的产品无论是出于降本增效的目的,是测试集算法处理结果与测试集真实结果差异的百分比计算,将准备好的测试样本批量送入模型,从而有利于我们更准确的理解业务和需求,即得到测试集真正的标准答案;统计相对指标时。

也就是相互比较, 我们往往很容易忽略对背景的分析,目前笔者接触过的绝对指标有FAR、FRR、召回率、字符准确率,

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