Recall

Il Recall (richiamo) misura quanti degli oggetti (ad es. immagini o nuvole di punti) che un modello di IA dovrebbe prevedere correttamente sono stati effettivamente previsti correttamente. Esempio: Quando un modello di IA prevede se una parte è OK o NOK, il richiamo per NOK è la percentuale di parti NOK correttamente identificate come NOK. In questo caso il recall fornisce una risposta alla domanda: “Di tutti i componenti NOK, quanti ne ha riconosciuti il modello di IA?” Un altro termine importante in questo contesto è Precision (precisione). “Precision” indica quante delle attività previste da un modello di IA come corrette sono effettivamente corrette. Se, ad esempio, un modello di IA prevede se un componente è OK o NOK, precision per NOK è la percentuale di componenti che sono stati previsti come NOK e che sono effettivamente NOK, ovvero la risposta: “Se il modello di IA dice NOK, quante volte è corretto?”