Evalueringsberegninger
Hvilke kriterier vil bli brukt for å evaluere ytelsen og nøyaktigheten til AI-sammendragene?
Ytelsen og nøyaktigheten til KI-sammendragene vil bli evaluert ved hjelp av følgende kriterier:
Presisjon: Andelen av relevant informasjon som er korrekt identifisert i sammendragene.
Tilbakekalling: Andelen av all relevant informasjon som fanges opp i sammendragene.
F1-poengsum: Det harmoniske gjennomsnittet av presisjon og gjenkalling gir et enkelt kriterie for total nøyaktighet.
Brukertilfredshet: Tilbakemeldinger fra brukere angående nytten og relevansen av sammendragene.
Sammenligning mot referansemålinger: Sammenligning av KI-genererte sammendrag mot menneskegenererte referansemålinger for å sikre kvalitet.
as well as the continuous monitoring content found below in finnish pleaseFinnish coming soon
...
🇬🇧 AI and Compliance- Performance and Accuracy
Evaluation Metrics
What metrics will be used to evaluate the performance and accuracy of the AI summaries?
...
Precision:The proportion of relevant information correctly identified in the summaries.
Recall: The proportion of all relevant information that is captured in the summaries.
F1 Score: The harmonic mean of precision and recall, providing a single metric for overall accuracy.
User Satisfaction: Feedback from users regarding the usefulness and relevance of the summaries.
Comparison to Benchmarks: Comparison of AI-generated summaries against human-generated benchmarks to ensure quality.
Continuous Monitoring
How will we monitor the AI system's performance over time to ensure consistent quality and accuracy?
...