Execution Context
この機能により、データサイエンティストは、特定のビジネス目標に合わせて定義および設定できる、カスタム評価指標を作成できます。 デフォルトの指標とは異なり、カスタム指標を使用することで、収益への影響やユーザーエンゲージメント率など、ドメイン固有のパフォーマンス指標を正確に測定できます。 これらの指標をモデル評価パイプラインに組み込むことで、組織は、モデルの有効性を実際の運用結果と照らし合わせて検証できます。 この機能により、AIシステムは、統計的な精度だけでなく、多様な企業環境における実世界での価値創出のために最適化されます。
システムは、ユーザーが定義した数式と目標値を入力することで、カスタムメトリクス設定を初期化します。
評価ロジックは、モデルのテスト段階において、指標を算出するために、推論パイプラインに動的に組み込まれます。
結果は集計され、基準となるパフォーマンスと比較することで、具体的な改善のための示唆を得ることができます。
Operating Checklist
カスタムの評価基準に基づいて、評価対象となる特定のモデルバージョンを選択してください。
カスタムメトリクスを定義する数式またはビジネスルールを入力してください。
結果処理のための閾値制限と集計方法を設定します。
カスタム指標と基準値を比較するためのレポートを作成するために、評価を実行します。
Integration Surfaces
メトリクス定義インターフェース
ユーザーは、設定パネルを通じて、数式やパラメータの制約を入力します。
リアルタイム検証エンジン
システムは、入力されたモデルの予測結果を処理し、カスタムスコアを即座に算出します。
パフォーマンス・ダッシュボード
可視化された結果は、主要指標の推移と、目標値からの逸脱状況を表示します。
