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Samsung 860 QVO 2TB SATA 6Gbps, prestazioni  e considerazioni sui nuovi SSD QLC
Samsung 860 QVO 2TB SATA 6Gbps, prestazioni e considerazioni sui nuovi SSD QLC
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Old 18-01-2019, 16:24   #1
mistergks
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calcolare percentuale di accuratezza di un algoritmo

Ciao a tutti!
Ho una domanda... sto lavorando ad un algoritmo ma non scendo nei dettagli ...
Basta sapere che si tratta di un algoritmo di AI che prende in input un certo dataset di immagini.

La domanda è: in generale come si fa a fare una valutazione dell’accuratezza di un algoritmo?

Mi spiego meglio:
Come faccio a dire che funziona bene al 60% o al 90% ecc...?
A livello statistico
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Old 20-01-2019, 13:39   #2
pabloski
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Come faccio a dire che funziona bene al 60% o al 90% ecc...?
A livello statistico
Si testa su un dataset tra quelli pubblicamente utilizzati e si vede quante volte c'azzecca e quante invece dice castronerie.

L'accuratezza è riferita ai dataset di riferimento tipo MNIST, labelled faces in the wild, ecc...
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Old 20-01-2019, 18:22   #3
mistergks
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Si testa su un dataset tra quelli pubblicamente utilizzati e si vede quante volte c'azzecca e quante invece dice castronerie.

L'accuratezza è riferita ai dataset di riferimento tipo MNIST, labelled faces in the wild, ecc...
Grazie per la risposta...
Allora significa che io provo su un dataset (ad esempio fer 2013) e se su 10 prove che faccio, 6 dice cose giuste e 4 dice cavolate, la percentuale sarà 60% di accuratezza?
Ho capito bene?
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Old 21-01-2019, 10:42   #4
pabloski
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Grazie per la risposta...
Allora significa che io provo su un dataset (ad esempio fer 2013) e se su 10 prove che faccio, 6 dice cose giuste e 4 dice cavolate, la percentuale sarà 60% di accuratezza?
Ho capito bene?
Si. E ovviamente ogni dataset è suddiviso tra training set e test set. Cioè hanno deciso pure su quali campioni si fa la prova e su quali si addestra la rete.
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Old 21-01-2019, 13:42   #5
mistergks
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Si. E ovviamente ogni dataset è suddiviso tra training set e test set. Cioè hanno deciso pure su quali campioni si fa la prova e su quali si addestra la rete.
Ho capito!
Quindi l’hardware del mio notebook incide su tale risultato?
Anche se la rete è gia addestrata e mi limito ad eseguire un programma già pronto?
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Old 21-01-2019, 16:59   #6
pabloski
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Ho capito!
Quindi l’hardware del mio notebook incide su tale risultato?
Anche se la rete è gia addestrata e mi limito ad eseguire un programma già pronto?
Sul risultato dell'accuratezza no ( a meno che non si decida di usare una versione compressa di una rete neurale, perchè l'hardware altrimenti ci mette una vita ad addestrarla ). Sulle velocità di apprendimento ed inferenza, ovviamente si.

Quindi a parità di modello ( numero di layer, neuroni per layer, funzioni di trasferimento, tipo dati dei pesi ), non c'è nessuna differenza introdotta dall'hardware.
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