आंकलन और परीक्षण करना

कदम 1
दूसरी ओर, स्मरण क्षमता के प्राप्तांक हमें बताते हैं कि मॉडल द्वारा एंबर खनन के उदाहरण दिखाते परीक्षण चित्रों को उस प्रकार से ठीक लेबल किया गया था। 

कदम 2
विश्वास के उस स्तर को विश्वास सीमा कहते है जिस पर मॉडल द्वारा एक लेबल निर्धारित करना होता है। यह जितना कम होगा, वह मॉडल चित्रों का उतना ही अधिक वर्गीकरण करेगा, परन्तु इसमें कुछ चित्रों के अवास्तविक वर्गीकरण का जोखिम अधिक होगा।

कदम 3
यदि आप गहन अध्ययन और यथार्थता-स्मरण क्षमता वक्र रेखाओं की खोजबीन करना चाहें, तो अधिक जानकारी के लिये इंटरफ़ेस पर दिये लिंक का अनुसरण करें। 

कदम 1
वे सब चित्र जिन्हें मॉडल द्वारा नकारात्मक लेबल के लिए पहचाना जाना चाहिये था (कोई एंबर खनन नहीं) पहचाने गए और चित्रों में एंबर खनन के चिन्ह दर्शाते 82% चित्रों को उस प्रकार से ठीक लेबल किया गया था।

कदम 2
कोई असत्य सकरात्मक नहीं है - किसी भी चित्र को एंबर खनन के उदाहरण की तरह गलत लेबल नहीं किया गया था - और मॉडल द्वारा एंबर खनन के चिन्ह दर्शाते केवल 12% चित्रों को ही असत्य नकारात्मक चित्र के रूप में नहीं पहचाना जा सका था।

कदम 3
हमारी गैरकानूनी एंबर खनन विवेचना के प्रयोजन हेतु यह अच्छा है : वास्तव में एंबर खनन दर्शाते गलत चित्रों को साक्ष्य के रूप में प्रस्तुत करने से कुछ सकारात्मक उदाहरण न दिखाना अच्छा है।

कदम 4
यदि आप यह देखना चाहें कि मॉडल द्वारा परीक्षण चित्रों का ठीक अथवा गलत वर्गीकरण हुआ है तो बाईं ओर दिये फिल्टरों पर क्लिक करें।

कदम 5
यह अभी भी निश्चित नहीं है कि आप मॉडल पर विश्वास कर सकते हैं? यह देखने कि मॉडल ने उन्हें ठीक लेबल किया है अथवा नहीं, आप “Test & Use” पर क्लिक करके बिलकुल नये - एंबर खनन चिन्हों को दर्शाते अथवा उनके बिना - सेटलाइट चित्रों को अपलोड कर सकते हैं।