RU

Внешний бенчмарк причинного recall: проверяем память ИИ-ассистента на YDB Яндекса

Коротко, о чём речь, — для тех, кто пришёл по слову «Яндекс» и предыстории не знает. Когда ИИ-ассистент помогает чинить баг, самое ценное — не сочин…

ИИ-агентыпамять агентаRAGбенчмаркrecallграфовая памятьэмбеддингисемантический поискYDBвоспроизводимость
Habr
RU

Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 5: Метрики качества

В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN. Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работаю…

метрики классификацииaccuracyprecisionrecallf-scorePR криваяROC криваяroc-aucConfusion matrix
Habr
RU

Ваша модель показывает 95% accuracy и при этом бесполезна: метрики для несбалансированных классов

Модель может показывать 95–99% accuracy и при этом не решать задачу: особенно если редкий класс важнее всего для бизнеса. В стат…

accuracyprecisionrecallF1-scoreнесбалансированные классыметрики классификацииconfusion matrixPR-криваяпорог классификацииSMOTE