<prompt> Andika karatasi ya kisayansi kuhusu kusoma ufanisi wa akili ya bandia  <response>: Muhtasari Katika miaka ya hivi karibuni, Akili Bandia AI imekuwa sehemu muhimu ya maisha yetu katika aina mbalimbali. Pamoja na maendeleo ya haraka katika teknolojia ya AI, ni muhimu kuelewa na kutathmini ufanisi wa mifumo ya AI. Karatasi hii inalenga kuchunguza mbinu na metriki zinazotumiwa katika kusoma ufanisi wa mifumo ya AI, na inatoa mapitio ya tafiti zinazohusiana na matokeo yao. Utangulizi Akili Bandia inarejelea ukuzaji wa mifumo ya kompyuta inayoweza kufanya kazi ambazo kwa kawaida zinahitaji akili ya binadamu, kama vile uwezo wa kufikiri, kugundua maana, kujumlisha au kujifunza kutokana na uzoefu uliopita. Ufanisi wa mfumo wa AI unatambuliwa na uwezo wake wa kufikia malengo na malengo yaliyohitajika. Karatasi hii inajadili mbinu zinazotumiwa kusoma ufanisi wa mifumo ya AI, ikijumuisha vipimo vinavyotumika kutathmini, muundo wa majaribio na mbinu za uchanganuzi. Mbinu Mojawapo ya vipimo vinavyotumika sana katika kutathmini ufanisi wa mifumo ya AI ni usahihi. Usahihi hurejelea asilimia ya matokeo sahihi yanayotolewa na mfumo wa AI. Kuna mbinu mbalimbali za kupima usahihi, ikiwa ni pamoja na usahihi, kukumbuka, na alama F1. Usahihi hupima asilimia ya matokeo chanya ambayo yametambuliwa kwa usahihi, ilhali kukumbuka hupima asilimia ya matokeo halisi chanya ambayo yametambuliwa kwa usahihi. Alama ya F1 ndio maana ya usawa ya usahihi na ukumbusho. Kando na usahihi, vipimo vingine vinavyotumika katika kutathmini mifumo ya AI ni pamoja na ufanisi, uzani, ufasiri, na ujanibishaji. Ufanisi unahusu kasi ambayo mfumo unaweza kutekeleza shughuli zake. Scalability inarejelea uwezo wa mfumo kushughulikia kazi inayoongezeka. Ufasiri hurejelea jinsi maamuzi ya mfumo yanaweza kueleweka kwa urahisi na mwanadamu. Ujumla hurejelea uwezo wa mfumo kufanya vyema kwenye data mpya ambayo haujawahi kukutana nayo hapo awali. Muundo wa majaribio ni kipengele muhimu cha kusoma ufanisi wa mifumo ya AI. Jaribio lililoundwa vizuri litaruhusu watafiti kutathmini kwa usahihi mfumo na kufikia hitimisho la maana. Katika jaribio la kawaida, mfumo wa AI hufunzwa kwenye mkusanyiko wa data na kisha kujaribiwa kwenye mkusanyiko tofauti wa data. Matokeo ya mfumo wa AI yanalinganishwa na kipimo kilichoamuliwa mapema, kama vile utendaji wa mtaalamu wa kibinadamu au algoriti ya kawaida. Matokeo Ufanisi wa mifumo ya AI umechunguzwa katika nyanja mbalimbali, ikiwa ni pamoja na afya, fedha, usafiri na elimu. Kwa ujumla, iligundulika kuwa mifumo ya AI ina ufanisi mkubwa katika kutatua matatizo magumu katika nyanja hizi. Katika huduma ya afya, mifumo ya AI imetengenezwa ili kutambua magonjwa na kutabiri matokeo ya matibabu. Katika utafiti wa Esteva et 