Copyleaks की सटीकता का मूल्यांकन एआई डिटेक्टर

मूल्यांकन प्रक्रिया के दौरान, हम मॉडल द्वारा की गई गलतियों की पहचान करते हैं और उनका विश्लेषण करते हैं तथा एक विस्तृत रिपोर्ट तैयार करते हैं, जो डेटा विज्ञान टीम को इन गलतियों के अंतर्निहित कारणों को ठीक करने में सक्षम बनाएगी। यह डेटा विज्ञान टीम के सामने त्रुटियों को उजागर किए बिना किया जाता है। सभी त्रुटियों को व्यवस्थित रूप से लॉग किया जाता है और "मूल कारण विश्लेषण प्रक्रिया" में उनके चरित्र और प्रकृति के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, जिसका उद्देश्य अंतर्निहित कारणों को समझना और दोहराए गए पैटर्न की पहचान करना है। यह प्रक्रिया हमेशा चलती रहती है, जिससे समय के साथ हमारे मॉडल में सुधार और अनुकूलनशीलता सुनिश्चित होती है।

ऐसे परीक्षण का एक उदाहरण है हमारा विश्लेषण हमारे V4 मॉडल का उपयोग करके 2013 से 2024 तक इंटरनेट डेटा का।हमने मॉडल को और बेहतर बनाने में मदद करने के लिए, 2013 से शुरू करते हुए, प्रत्येक वर्ष से 1 मिलियन टेक्स्ट का नमूना लिया, जिसमें 2013-2020 के बीच पाए गए किसी भी गलत सकारात्मक परिणाम का उपयोग किया गया।