Vérité de terrain
Les données ou étiquettes précises et réelles utilisées comme référence pour entraîner et évaluer les performances des modèles d'IA.
La référence incontestable, souvent annotée par des humains, contre laquelle les prédictions des modèles sont comparées. Garantir une vérité terrain de haute qualité nécessite des protocoles de marquage de données rigoureux, des vérifications de l'accord entre les annotateurs, et une revalidation périodique à mesure que les définitions ou contextes évoluent. La vérité terrain sous-tend les évaluations d'équité et de précision et doit être stockée avec des métadonnées de provenance pour garantir leur auditabilité.
Dans la recherche sur la conduite autonome, des milliers d'images sont étiquetées manuellement avec des boîtes englobantes précises autour des piétons et des véhicules. Cette vérité terrain est utilisée pour entraîner des modèles de perception et pour évaluer la précision de la détection dans des conditions variées, garantissant que la performance des modèles est conforme aux exigences de sécurité du monde réel.
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