ML モデルを評価するためのモデルパフォーマンスメトリクスとビジネスメトリクス
Model Performance Metrics and Business Metrics
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
のには 2 種類の指標を使う：技術指標（、、、）とビジネス指標（、開発、、ROI）。技術指標は「モデルが正確か」、ビジネス指標は「価値があるか」に答える。
Evaluate a model with two kinds of metrics: technical (accuracy, precision, recall, F1) and business (cost per user, development cost, customer feedback, ROI). Technical metrics tell you whether the model is accurate; business metrics tell you whether it is worth it.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| せいかいりつ | Accuracy |
| てきごうりつ | Precision |
| さいげんりつ | Recall |
| F1 score | |
| とうししゅうえきりつ | Return on Investment |
| Cost per user | |
| Customer feedback |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 1 › Task 1.3
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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