Термины и определения, используемые в рабочем процессе оркестрации
В этой статье содержатся сведения о некоторых определениях и терминах, которые могут вам встретиться при использовании рабочего процесса оркестрации.
Оценка F1
Показатель F1 зависит от точности и полноты. Она необходима при поиске баланса между точностью и полнотой.
Намерение
Намерение представляет задачу или действие, которое хочет выполнить пользователь. Это цель, выраженная во введенных пользователем данных, например бронирование авиабилета или оплата счета.
Модель
Модель — это объект, обученный для выполнения определенной задачи, в нашем случае — распознавания устной речи. Для обучения модели используются данные с метками, чтобы их затем можно было использовать для распознавания речевых фрагментов.
- Оценка модели — это процесс, который выполняется сразу после обучения для определения уровня производительности модели.
- Развертывание — это процесс назначения модели развертыванию, чтобы сделать ее доступной для использования с помощью API прогнозирования.
Переобучение
Переобучение происходит, когда модель зацикливается на конкретных примерах и не способна к эффективному обобщению.
Точность
Измеряет, насколько точна модель. Представляет собой соотношение между правильно определенными положительными (истинноположительными) результатами и всеми определенными положительными результатами. Метрика точности показывает, сколько из спрогнозированных классов правильно помечено метками.
Project
Проект — это рабочая область для создания настраиваемых моделей машинного обучения на основе данных. Получить доступ к вашему проекту можете только вы, а также другие пользователи, у которых есть доступ к используемому ресурсу Azure.
Отзыв
Измеряет способность модели прогнозировать фактические положительные классы. Это отношение между спрогнозированными истинноположительными результатами и фактически помеченными значениями. Метрика полноты показывает, сколько из прогнозируемых классов определено верно.
Схема
Схема определяется как сочетание намерений в проекте. Проектирование схемы является неотъемлемой частью успеха проекта. При создании схемы необходимо подумать о том, какие намерения следует добавить в проект.
Данные обучения
Обучающие данные — это набор информации, необходимой для обучения модели.
Фраза
Речевой фрагмент — это входные данные пользователя, которые представляют собой короткий текст фразы в диалоге. Это фраза на естественном языке, например "забронировать два билета в Москву на следующий вторник". Примеры речевых фрагментов добавляются для обучения модели, и модель во время выполнения делает прогнозы на основе новых фрагментов.