机器学习（ML）是使用具有正确算法的训练数据集来训练模型以实现准确预测的过程。机器学习中的验证就像是对训练模型所做预测的授权或验证。
另一方面，机器学习中的评估是指对整个机器学习模型及其在各种情况下的性能进行评估或测试。它包括评估机器学习模型的训练过程、深度学习算法的性能以及在不同情况下给出的预测的准确性。
ML中的评估（Evaluation）与验证（Validation）有何不同？
事实上，机器学习中的验证（validation ）与训练模型时使用的数据集的确认（confirmation ）以及模型给出的输出有关。意味着再次用于训练机器的模型预测数据由经验丰富的专业人员手动验证，从而使机器了解预测中的错误并改进结果。
ML模型验证
例如，注释图像用于使用ML算法训练模型，并且当这些注释图像帮助机器学习某些模式以检测对象或在现实生活中使用时识别感兴趣的对象时。
当向机器显示相似的未标记图像以识别相似的属性时，根据过去学习的数据进行预测。在这里，经验丰富的专业人员会检查输出并验证(validate )输出是否正确，如果需要任何更正，他们也会进行同样的操作，并再次输入到模型训练中，以提高准确性。
ML模型评估
相反，机器学习中的评估与验证不同。事实上，在模型开发之后，除了准确的预测外，其他方面还需要进行评估以进行最终测试。检查ML模型在不同情况下的性能，以及在开发此类模型时使用了什么样的训练数据或算法。
你可以说这是一种测试，主要涉及检查算法的性能，或者它是否适合你的模型训练，以及在进行机器学习模型训练时还考虑了哪些其他参数。
验证和评估所遵循的方法
提供ML模型验证服务的公司遵循机器学习中各种类型的验证过程。除了其他几种方法外，根据开发人员的可行性、算法兼容性和项目要求，交叉验证和手动验证是专业人士很少采用的流行方法。
而另一方面，评估过程并不具体，而是由机器学习专业人员根据他们的轻松程度来遵循。然而，某些固定参数规则在那里，以确保行业标准使ML模型真实可靠。评估过程基本上是由人工完成的。
自动验证与手动验证
然而，由于有多种验证方法，验证过程可能会更加棘手，选择正确的方法对ML专业人员来说可能是一项挑战。自动化验证过程可以使用不同类型的验证方法进行。但人工手动验证是最好的方法，它几乎不需要额外的时间，但可以帮助您准确地验证模型预测，并在最佳水平上提高准确性。
