Azure AI Studio'da Üretken Yapay Zeka Performansını Değerlendirme

Üretken bir yapay zeka uygulaması oluşturmak sadece ilk adımdır; doğru, güvenli ve yüksek kaliteli yanıtlar vermesini sağlamak gerçek zorluğun yattığı yerdir. Yapılandırılmış bir değerlendirme olmadan, yardımcı pilotunuzun gerçekten kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayıp karşılamadığını veya yanlış yanıtlar üretip üretmediğini bilmek imkansızdır. Bu yazılı kurs, üretken yapay zeka performansını değerlendirme ve optimize etme sürecinde size rehberlik eder. Modelinizin ne kadar iyi performans gösterdiğini tahmin etmekten, yanıt kalitesini sistematik olarak ölçmek ve iyileştirmek için veriye dayalı değerlendirme metrikleri kullanmaya geçeceksiniz. Öğrenecekleriniz: Temel değerlendirme kavramlarını ve üretken yapay zeka için sistematik testin neden kritik olduğunu anlayın; Test veri kümelerini kullanarak Azure AI Studio'da değerlendirme çalıştırmalarını yapılandırın; Temellendirme, alaka düzeyi, tutarlılık ve akıcılık dahil olmak üzere temel performans metriklerini uygulayın; Yapay zeka uygulamalarınızda güvenlik, yanlılık ve içerik denetimi uyumluluğunu değerlendirin; Doğru veri temellendirmesini sağlamak için geri çağırma ile artırılmış üretim (RAG) sistemlerini değerlendirin; İstem mühendisliğini ve model parametrelerini yinelemeli olarak iyileştirmek için değerlendirme sonuçlarını analiz edin. Kurs, temel terminoloji ve değerlendirme teorisi ile başlayıp, Azure AI Studio'da değerlendirme işlem hatlarının pratik kurulumunda size yol gösterecektir. Metrikleri yorumlamayı, düşük performanslı istemleri gidermeyi ve sürekli bir iyileştirme iş akışı oluşturmayı öğreneceksiniz. Bu kurs, yapay zeka performansını ölçmek isteyen başlangıç düzeyindeki yapay zeka geliştiricileri, ürün yöneticileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır ve bulut değerlendirme araçları konusunda önceden deneyim gerektirmez. Kullanıcılarınızın güvenebileceği güvenilir, yüksek performanslı üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.