Choosing Evaluation Metrics for a New Model
Speakers
You
あなた
Yerlan
MLOpsエンジニア(カザフスタン)
この場面について
海外のMLOpsエンジニアと、新しいAIモデルの評価指標について打ち合わせる場面
Summary (JP)
あなたは、カザフスタン出身のMLOpsエンジニアYerlanとビデオ通話で、新しいAIモデルの評価方法について話し合います。二人は正確さだけでなく、応答速度や1リクエストあたりのコストも評価指標に加えることに合意します。テスト用データセットとして先月のユーザーの問い合わせデータを使うことになり、金曜日に結果を比較する約束をします。
会話
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Vocabulary
evaluation metrics
Meaning: 評価指標
Example: We need to choose evaluation metrics for the new model.
accuracy
Meaning: 正確さ、精度
Example: Accuracy alone isn't enough this time.
latency
Meaning: 遅延、応答速度
Example: We track accuracy, latency, and cost per request.
dataset
Meaning: データセット
Example: Where can we find a good test dataset?
compare results
Meaning: 結果を比較する
Example: Let's compare results on Friday.
cost per request
Meaning: 1リクエストあたりのコスト
Example: We should track cost per request too.
share
Meaning: 共有する
Example: Can you share the dataset with me today?
report
Meaning: 報告書、レポート
Example: I'll also write a short report for the team.