Метрика в контексте искусственного интеллекта - это числовое значение, которое используется для измерения производительности или качества алгоритма или модели машинного обучения. Метрика помогает оценить, насколько хорошо алгоритм или модель решают поставленную задачу.
Метрики могут быть различными в зависимости от задачи, которая решается. Например, для задачи классификации можно использовать метрики, такие как точность, полнота, F1-мера, ROC-кривая и т.д. Для задачи регрессии могут использоваться метрики, такие как средняя абсолютная ошибка, среднеквадратичная ошибка, коэффициент детерминации и другие.
Выбор правильной метрики очень важен, поскольку от этого зависит оценка результатов работы алгоритма или модели. Например, если для задачи классификации важны редкие классы, то может быть целесообразно использовать метрику F1-мера вместо точности.
Таким образом, метрика в искусственном интеллекте играет ключевую роль в оценке качества работы моделей и алгоритмов, а также в выборе оптимальных стратегий обучения.