Ml baseline意思
"ML Baseline" 通常指的是在機器學習（Machine Learning, ML）領域中，用於比較和評估新模型性能的一個基本模型或方法。這個基本模型可以是簡單的統計模型、傳統的機器學習算法，或者是先前已知的最佳模型。它的主要作用是提供一個參考點，以便於在比較新的模型時，可以直觀地看到新模型是否比baseline模型表現更好。
在實驗設計和模型評估中，baseline模型通常用於：
- 設定基準: 提供一個最低的標準，新的模型需要至少達到這個標準才有實際套用的價值。
- 指導模型選擇: 幫助研究人員和開發者選擇合適的模型，或者指導模型的改進方向。
- 評估改進效果: 通過與baseline模型的比較，可以量化新模型或算法的改進程度。
例如，在自然語言處理的任務中，一個常見的baseline模型可能是詞袋模型（Bag-of-Words model），它可以為文本分類或情感分析任務提供一個基礎的分類器。在計算機視覺中， baseline模型可能是傳統的圖像處理算法，如邊緣檢測或顏色直方圖匹配。
選擇baseline模型時，通常會考慮任務的性質、數據的特徵以及可用的資源（如計算資源、時間限制等）。一個好的baseline模型應該是易於實現、理解，並且能夠代表當前領域的一般水平。