Generatieve modellen beoordelen: meetwaarden, benchmarks en vertrouwen

Bouw een verdedigbaar evaluatieplan voor taal- en multimodale modeluitvoer.

Op zoek naar stapsgewijze tutorials voor afzonderlijke AI-tools?

Cursusoverzicht

Van kwaliteitscriteria voor uitvoer via beperkingen van benchmarks en vertrouwen naar een multimodale evaluatiecasus. Behandel een ranglijst of totaalscore niet als eindoordeel: bepaal het gebruiksdoel, toets de aansluiting van gegevens en rubric en bekijk fouten per groep. De opdrachten combineren kwantitatieve tests, menselijke beoordeling en passende menselijke controle.

Kies meetbare criteria die passen bij het gebruiksdoel en de kosten van fouten. Leg uit hoe databesmetting, verzadiging en een verkeerde meetconstructie vergelijkingen verzwakken. Combineer tests, kwalitatieve beoordeling en menselijk toezicht tot een onderbouwd besluit.

Ervaring met evaluatie van machine learning of generatieve toepassingen is aanbevolen. Kennis van precisie, recall, steekproeven of eenvoudige statistische vergelijkingen helpt.

Ervaren cursisten die geavanceerde AI-vaardigheden willen verdiepen en toepassen

Mensen die het beste leren met voorbeelden, begeleide lessen en praktische oefeningen

Professionals, makers en zelfstandige bouwers die een herhaalbare werkwijze zoeken

Les 1 is gratis

4 lessen · Gevorderd · Volledige cursus.

Cursusinhoud met open licentie · CC BY-gelicentieerd · licentie geverifieerd

Deze cursus gebruikt CC BY-gelicentieerd materiaal met naamsvermelding van de inhoudsprovider of uploader. Lesvideo’s zijn alleen na aanmelding beschikbaar wanneer de publicatie- en licentiecontroles zijn geslaagd.