Как это делается.
С каждым годом искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью новых технологических решений, включая автоматизацию обработки и классификации документов. На фоне такого роста возникает необходимость в четких и объективных методах для проверки качества программных продуктов с ИИ.
Сергей Мальцев, руководитель проектов компании Логстрим рассказывает о методах анализа качества решений с ИИ, которые помогают решать задачи классификации и распознавания документов.
Зачем это нужно?
Особенность программных продуктов с ИИ заключается в том, что они имеют уникальные характеристики, не свойственные традиционному ПО. Оценка их качества не ограничивается стандартными метриками, такими как производительность или безопасность. Для ИИ-систем очень важно учитывать такие аспекты, как обучаемость, адаптивность и корректность при обработке реальных данных. Особенно это касается решений, которые работают с большими объемами информации, таких как системы для классификации документов.
Отсутствие стандартизированных подходов к тестированию ИИ-программ может привести к тому, что их возможности будут либо недооценены, либо переоценены. Поэтому создание методики, которая помогает точно оценить эффективность таких систем, становится важным этапом на пути к их успешному внедрению.
Основные этапы проверки качества
Для оценки качества ИИ-продуктов в задачах классификации и распознавания документов необходимо учитывать не только общепринятые международные стандарты, такие как ИСО/МЭК 25010, но и более специализированные регламенты, например ГОСТ Р 59898-2021, который регулирует качество систем искусственного интеллекта. Но, как показывает практика, этого бывает недостаточно. Чтобы учесть все особенности работы ИИ, важно рассмотреть дополнительные показатели, например, способность системы адаптироваться к изменяющимся данным и ее точность в условиях, близких к реальным.
Методика проверки включает несколько ключевых этапов
Подготовка данных и тестовой среды: репрезентативные данные для тестирования — это основа успешной проверки. Необходимо использовать разнообразные данные, которые максимально соответствуют реальным условиям эксплуатации системы.
Функциональная проверка: на этом этапе нужно убедиться, что система работает в соответствии с заданными функциональными требованиями. Это включает оценку способности ИИ корректно классифицировать и распознавать объекты.
Точность и надежность: здесь рассчитываются метрики точности и полноты работы системы с помощью таких показателей, как точность (accuracy), полнота (recall), чувствительность и F-мера. Эти показатели дают четкое представление о том, насколько эффективно система справляется с задачей.
Анализ результатов: важно не только получить статистические данные о работе системы, но и внимательно их проанализировать, чтобы выявить возможные слабые места и определить, какие аспекты системы можно улучшить.
Рекомендации по проверке ИИ
Для того чтобы проверить, насколько качественно ИИ справляется с задачами классификации и распознавания, я рекомендую использовать несколько ключевых метрик:
Точность (Precision): Этот показатель позволяет оценить, насколько верно система классифицирует объекты, при условии, что количество ложноположительных классификаций сведено к минимуму.
Полнота (Recall): Показатель полноты отражает способность системы обнаруживать все объекты, которые должны быть классифицированы. Высокий уровень полноты помогает минимизировать пропуски.
F-мера: Этот показатель представляет собой баланс между точностью и полнотой, позволяя объективно оценить общую эффективность системы.
Избирательность (Specificity): Избирательность показывает, насколько система правильно исключает ненужные элементы, что снижает вероятность ложных срабатываний.
Каждая из этих метрик должна быть рассчитана для конкретной задачи, и в совокупности они помогают определить, насколько успешно ИИ-система справляется с поставленными целями.
Заключение
Проверка качества программных продуктов с ИИ требует особого подхода и применения методов, которые учитывают уникальные особенности работы таких систем. Создание структурированной методики анализа, основанной на международных стандартах и специальных требованиях для ИИ-систем, позволяет не только объективно оценить качество работы, но и выявить направления для дальнейших улучшений. Эти рекомендации могут стать полезным инструментом для разработчиков и исследователей, работающих с программными продуктами на базе ИИ.