مقدمه مفهومی درباره واژه دقت یا Precision در علوم کامپیوتر به معنی میزان نزدیکی نتایج به مقادیر واقعی یا سطح جزئیات قابل نمایش است. این مفهوم در زمینه های مختلف تعاریف متفاوتی دارد: در محاسبات عددی به تعداد ارقام معنی دار، در گرافیک به وضوح تصویر، و در یادگیری ماشین به نسبت نتایج صحیح مثبت به تمام نتایج مثبت اشاره می کند. دقت معمولاً در تقابل با مفاهیمی مانند صحت (accuracy) و بازخوانی (recall) قرار می گیرد. در سیستم های دیجیتال، دقت مستقیماً به میزان حافظه و منابع محاسباتی اختصاص داده شده وابسته است. افزایش دقت معمولاً به هزینه بیشتر در منابع و زمان پردازش منجر می شود، بنابراین یافتن تعادل مناسب بین دقت و کارایی یکی از چالش های مهم در طراحی سیستم های محاسباتی است. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در محاسبات علمی، دقت به تعداد بیت های استفاده شده برای نمایش اعداد ممیز شناور اشاره دارد. در پردازش تصویر، دقت به وضوح و تعداد پیکسل های تصویر دیجیتال مربوط می شود. در یادگیری ماشین، دقت معیاری برای ارزیابی مدل های طبقه بندی است. در سیستم های پایگاه داده، دقت در ذخیره سازی مقادیر اعشاری اهمیت دارد. در شبیه سازی های کامپیوتری، دقت محاسبات بر صحت نتایج تأثیر مستقیم می گذارد. در پردازش سیگنال، دقت به نرخ نمونه برداری و عمق بیت سیگنال دیجیتال شده مربوط است. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در پردازنده های Intel، دقت محاسبات ممیز شناور با استاندارد IEEE 754 تعریف می شود. در دوربین های دیجیتال، دقت به مگاپیکسل های سنسور تصویر اشاره دارد. در مدل های تشخیص بیماری، دقت به درصد تشخیص های صحیح مثبت گفته می شود. در سیستم های مالی، دقت محاسبات به تعداد ارقام اعشار در محاسبات ارزی اهمیت دارد. در بازی های کامپیوتری، دقت به وضوح بافت ها (textures) و مدل های سه بعدی مربوط می شود. در سیستم های ناوبری، دقت به میزان نزدیکی موقعیت محاسبه شده به موقعیت واقعی اشاره دارد. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در طراحی زبان های برنامه نویسی، انواع داده های با دقت مختلف (مانند float در مقابل double) تعریف می شوند. در معماری پردازنده ها، واحدهای محاسباتی با دقت متفاوت (مانند FPU) پیاده سازی می شوند. در سیستم های توزیع شده، دقت زمان بندی برای همگام سازی اهمیت دارد. در پایگاه داده های رابطه ای، دقت ستون های عددی در طرح بانک اطلاعاتی تعریف می شود. در سیستم های بلادرنگ، دقت محاسبات بر قابلیت اطمینان سیستم تأثیر می گذارد. در محاسبات ابری، انتخاب سطوح دقت مختلف می تواند بر هزینه های محاسباتی تأثیر بگذارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم دقت در محاسبات به اولین کامپیوترهای دیجیتال در دهه 1940 بازمی گردد. استاندارد IEEE 754 برای محاسبات ممیز شناور در سال 1985 تعریف شد. در دهه 1990، افزایش دقت نمایش در کارت های گرافیک به یکی از معیارهای مهم تبدیل شد. در دهه 2000، دقت در الگوریتم های یادگیری ماشین اهمیت ویژه ای پیدا کرد. در سال 2010، پردازنده های با دقت مختلط (مانند Tensor Cores) معرفی شدند. در سال های اخیر، نیاز به دقت بالا در کاربردهای هوش مصنوعی و واقعیت مجازی افزایش یافته است. تفکیک آن از واژگان مشابه دقت نباید با صحت (accuracy) که به نزدیکی به مقدار واقعی اشاره دارد اشتباه گرفته شود. همچنین با حساسیت (sensitivity) که در آمار به نسبت نتایج مثبت صحیح اشاره دارد متفاوت است. دقت با وضوح (resolution) نیز تفاوت دارد، اگرچه در برخی زمینه ها مرتبط هستند. در یادگیری ماشین، دقت با بازخوانی (recall) که به نسبت شناسایی موارد مثبت واقعی اشاره دارد تفاوت اساسی دارد. دقت یک مفهوم کمی است، برخلاف کیفیت که می تواند ذهنی باشد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در C و C++، انواع داده ای مانند float (32 بیت) و double (64 بیت) سطوح مختلف دقت را ارائه می دهند. در پایتون، ماژول decimal برای محاسبات با دقت دلخواه استفاده می شود. در جاوا، کلاس BigDecimal محاسبات با دقت بالا را ممکن می سازد. در SQL، انواع داده ای مانند DECIMAL(precision, scale) دقت مشخصی را تعریف می کنند. در MATLAB، توابعی مانند vpa (متغیر دقت محاسباتی) وجود دارند. در زبان های تخصصی علمی مانند R، پکیج های خاصی برای محاسبات با دقت بالا موجود است. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک چالش رایج در دقت، خطاهای گردکردن در محاسبات ممیز شناور است. برخی کاربران ممکن است فکر کنند دقت بالاتر همیشه بهتر است، در حالی که به منابع بیشتری نیاز دارد. در سیستم های توزیع شده، حفظ دقت در محاسبات موازی چالش دیگری است. یک سوءبرداشت رایج این است که دقت و صحت مترادف هستند، در حالی که مفاهیم متفاوتی دارند. در یادگیری ماشین، تمرکز صرف بر دقت می تواند منجر به مدل های biased شود. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی دقت یکی از مفاهیم اساسی در علوم کامپیوتر با کاربردهای گسترده است. درک تفاوت بین دقت و مفاهیم مرتبط برای طراحی سیستم های کارآمد ضروری است. انتخاب سطح مناسب دقت به نیازهای خاص هر کاربرد بستگی دارد. در مستندات فنی، توصیه می شود سطح دقت مورد انتظار به وضوح مشخص شود. برای نتایج تحقیقاتی، گزارش همزمان دقت و صحت می تواند تصویر کامل تری ارائه دهد.
