كيف يُمكن تقييم أداء نماذج التعلم العميق في مهام التصنيف ؟

يمكن تقييم أداء نماذج التعلم العميق في مهام التصنيف باستخدام عدة مقاييس، منها: الدقة Accuracy التي تقيس نسبة التوقعات الصحيحة، والضبط Precision التي تقيم صحة التوقعات الإيجابية، و الاسترجاع Recall الذي يقيس قدرة النموذج على اكتشاف جميع الحالات الإيجابية، إضافةً إلى الـF1-Score الذي يوازن بين الدقة والاسترجاع. كما تُستخدم أدوات بصرية مثل مصفوفة الارتباك Confusion Matrix لتحليل أداء النموذج بشكل مفصل، بالإضافة إلى منحنى ROC وAUC لتقييم قدرة النموذج على التمييز بين الفئات. هذه المقاييس مجتمعة توفر رؤية شاملة لقوة النموذج في التصنيف وتساعد في تحديد نقاط ضعفه.