🎯 Métricas de Avaliação de Modelos
Em poucas palavras
Conjunto de indicadores qualitativos e quantitativos e metodologias de teste usados para avaliar o desempenho, a eficácia operacional, a segurança e a confiabilidade de sistemas de Inteligência Artificial.
📝 Notas e Desenvolvimento
- O artigo classifica as métricas de avaliação de sistemas agênticos em duas grandes categorias:
- Medidas Qualitativas: Focam nos aspectos de confiança, interação humano-IA e comportamento sistêmico. Exemplos incluem:
- Explicabilidade: Rastreabilidade do raciocínio e clareza das justificativas.
- Transparência: Visibilidade dos processos internos e conformidade ética.
- Satisfação do Usuário: Adequação das respostas e utilidade prática.
- Mitigação de Viés e Justiça (Fairness): Redução de discriminação sistemática contra grupos vulneráveis.
- Comportamento Cooperativo: Qualidade da colaboração em sistemas multiagentes.
- Robustez: Capacidade de recuperação contra falhas e adversidades.
- Adaptabilidade: Aprendizado ágil e dinâmico perante novos cenários.
- Medidas Quantitativas: Indicadores operacionais objetivos e matemáticos. Exemplos incluem:
- Acurácia, Precisão, Revocação e F1 Score (métricas tradicionais calculadas com base na Matriz de Confusão).
- Distância de Edição de Grafo (GED): Similaridade estrutural com o planejamento de referência.
- Fidelidade de Regra: Proporção em que regras simbólicas geradas representam fielmente a lógica interna.
- Tempo de Conclusão da Tarefa (TCT): Latência total na conclusão das tarefas.
- Click-Through Rate (CTR) e Gross Merchandise Value (GMV): Indicadores comerciais de eficácia do agente em tarefas de recomendação e vendas baseadas em simulações.
- Medidas Qualitativas: Focam nos aspectos de confiança, interação humano-IA e comportamento sistêmico. Exemplos incluem:
🔗 Conexões e Contexto
- Atlas: MdC - Tecnologia | MdC - Matemática
- Notas Relacionadas: