In campo IA, il benchmarking è il processo di valutazione e confronto delle prestazioni di un modello o sistema di intelligenza artificiale rispetto a standard predefiniti o ad altri modelli concorrenti. Questo avviene attraverso l’uso di dataset di riferimento e metriche di performance specifiche, come accuratezza, precisione, richiamo, F1-score, tempo di inferenza e consumo di risorse computazionali.

Tipologie di Benchmarking:

• Benchmarking su dataset standard: Confronto dei modelli su dataset pubblici (es. ImageNet, COCO, MNIST, GLUE).
• Benchmarking computazionale: Valutazione delle prestazioni in termini di efficienza computazionale (es. latenza, utilizzo di memoria, consumo energetico).
• Benchmarking comparativo: Analisi tra diversi modelli AI per identificare il più efficace in un determinato task.
• Benchmarking in produzione: Test dei modelli in ambienti reali per valutarne l’affidabilità e la scalabilità.

I risultati del benchmarking sono essenziali per ottimizzare i modelli IA, migliorare le architetture e scegliere le soluzioni più adatte alle esigenze aziendali o di ricerca.