Odborná definícia
Odborná definícia
Recall je podiel skutočne pozitívnych prípadov, ktoré model správne identifikoval ako pozitívne.
Zrozumiteľné vysvetlenie
Zrozumiteľné vysvetlenie
Jednoducho povedané, Recall je podiel skutočne pozitívnych prípadov, ktoré model správne identifikoval ako pozitívne. V praxi musí zodpovedať reálnemu cieľu, cene jednotlivých chýb a rozdielom medzi relevantnými skupinami.
Časté otázky
Časté otázky
Čo je Recall?
Recall je podiel skutočne pozitívnych prípadov, ktoré model správne identifikoval ako pozitívne.
Na čo sa Recall používa?
Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi musí zodpovedať reálnemu cieľu, cene jednotlivých chýb a rozdielom medzi relevantnými skupinami.
Ako sa Recall overuje v praxi?
Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.
Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Recall sledovať?
Rizikom je optimalizácia nesprávneho ukazovateľa, zakrytie rozdielov medzi skupinami a interpretácia bez kontextu. Metriku treba prepojiť s reálnym cieľom a cenou jednotlivých chýb.
Čím sa Recall líši od súvisiacich pojmov?
Recall sa od pojmov Quality metric, Quantile loss, ROC curve odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.
Súvisiace pojmy
Súvisiace pojmy
Zdroje a redakčná stopa
Zdroje a redakčná stopa
- ISO/IEC 22989:2022
- NIST AI Risk Management Framework 1.0
- OECD AI Principles
- Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu
Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.