Yapay Zeka Mühendisliği Temelleri: Değerlendirme Donanımları Oluşturma

Yapay zeka modellerini ve LLM çıktılarını değerlendirmek sistematik testler gerektirir, ancak değerlendirmeleri manuel olarak çalıştırmak yavaş ve tutarsızdır. Güvenilir yapay zeka uygulamaları oluşturmak için, birden fazla test senaryosunu çalıştırabilen ve sonuçları toplayabilen otomatik bir değerlendirme donanımına ihtiyacınız vardır. Bu yalnızca metin içeren kursta, sıfırdan programatik bir değerlendirme donanımını nasıl tasarlayacağınızı ve oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Test verilerinizi nasıl yapılandıracağınızı, test senaryoları arasında nasıl döngü kuracağınızı, değerlendirme metriklerini nasıl toplayacağınızı ve analiz için bu sonuçları kalıcı depolama alanına nasıl yazacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: • Yapay zeka değerlendirmesinin temel kavramlarını ve programatik donanımların neden gerekli olduğunu anlayın. • Tutarlı girdiler sağlamak için modern JSON şemalarını kullanarak yapılandırılmış test senaryoları tasarlayın. • Değerlendirmeleri birden fazla senaryoda sistematik olarak çalıştırmak için sağlam yürütme döngüleri oluşturun. • Performans metriklerini hesaplamak için test sonuçlarını yapılandırılmış diziler halinde toplayın. • Akış aşağı analizi ve sürüm kontrolü için değerlendirme çıktılarını JSON dosyalarına kaydedin. • Test yürütme hızını optimize etmek için modern performans en iyi uygulamalarını uygulayın. İlk test döngünüzü yazmadan önce temel değerlendirme kavramlarıyla başlayacaksınız. Oradan sonuçları toparlamaya, hataları yönetmeye ve performans analizi için yapılandırılmış dosyaları dışarı aktarmaya geçeceksiniz. Bu kurs, ileri düzey makine öğrenimi geçmişi gerektirmeden yapay zeka entegrasyonlarını sistematik olarak test etmek isteyen başlangıç düzeyindeki yazılım mühendisleri, aday yapay zeka geliştiricileri ve veri uygulayıcıları için tasarlanmıştır. Otomatik yapay zeka değerlendirme boru hattınızı bugün oluşturmaya başlayın.