AI / Machine Learningobiekt

proces decyzyjny Markowa

MDP

Formalny model środowiska zdefiniowany przez stany, akcje, prawdopodobieństwa przejść i nagrody, w którym przyszły stan zależy tylko od stanu i akcji bieżącej.

Typ: obiekt
Pojęcie nadrzędne: model matematyczny
Kategoria: AI / Machine Learning · Uczenie ze wzmocnieniem
Źródło: Puterman, Markov Decision Processes, 1994

Zobacz też

własność Markowauczenie ze wzmocnieniem

Powiązane pojęcia · AI / ML / DL / NLP

kalibracja

Zgodność deklarowanych prawdopodobieństw modelu z empiryczną częstością zdarzeń; dobrze skalibrowany model ma trafne oceny pewności.

czułość

Udział poprawnie wykrytych przypadków pozytywnych wśród wszystkich rzeczywistych pozytywów; mierzy zdolność wykrywania klasy docelowej.

miara F1

Średnia harmoniczna precyzji i czułości, łącząca obie w jedną wartość; szczególny przypadek miary F dla równej wagi.

precyzja

Udział poprawnych wskazań klasy pozytywnej wśród wszystkich wskazań tej klasy; mierzy frakcję trafnych spośród przewidzianych pozytywów.

AUC

Pole pod krzywą ROC; prawdopodobieństwo, że losowy pozytyw otrzyma wyższą ocenę niż losowy negatyw, miara separowalności klas.

krzywa ROC

Wykres odsetka trafień względem odsetka fałszywych alarmów przy zmiennym progu decyzyjnym klasyfikatora binarnego.

Chcesz wykorzystać AI w swojej firmie?

Wdrażamy chatboty, agentów głosowych i automatyzacje dla MŚP. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.

Bezpłatna konsultacja

← Wróć do słownika