A pontuação de confiança comunica a intensidade com que o modelo associa cada classe ou etiqueta a um item de teste. Quanto mais elevado for o número, maior é a confiança do modelo de que a etiqueta deve ser aplicada a esse item. Decide qual o nível de confiança que a pontuação tem de ter para aceitar os resultados do modelo.
Controlo de deslize do limite da pontuação
Na Google Cloud consola, o Vertex AI fornece um controlo de deslize que é usado para ajustar o limite de confiança para todas as classes ou etiquetas, ou uma classe ou etiqueta individual. O controlo de deslize está disponível na página de detalhes de um modelo no separador Avaliar. O limite de confiança é o nível de confiança que o modelo tem de ter para atribuir uma classe ou uma etiqueta a um item de teste. À medida que ajusta o limite, pode ver como a precisão e a capacidade de identificação do seu modelo mudam. Normalmente, os limites mais elevados aumentam a precisão e diminuem a capacidade de memorização.
Exemplo de saída de previsão em lote
Os resultados da previsão da classificação de imagens do AutoML em lote são armazenados como ficheiros JSON Lines em contentores do Cloud Storage. Cada linha do ficheiro JSON Lines contém todas as categorias de anotações (etiquetas) e as respetivas pontuações de confiança para um único ficheiro de imagem.
{
"instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
"prediction": {
"ids": [1, 2],
"displayNames": ["cat", "dog"],
"confidences": [0.7, 0.5]
}
}