Какви подходи има за тестване на ML модели в CI?

В CI се прилагат различни подходи за тестване на ML модели, насочени към контрол на качеството на данните и стабилността на модела:

• Единични тестове за компоненти за обработка на данни и модели — проверка на коректността на функциите за предварителна обработка, обучение и предсказване.
• Тестване на качеството на модела върху контролни набори данни — автоматично изпълнение на оценка на метрики (точност, F1, AUC и др.) при всяка промяна в кода или данните.
• Мониторинг на метрики и дрифт на данните — проверка дали разпределението на входните данни и изходите на модела не се е променило съществено.
• Тестване на възпроизводимостта на обучението — проверка дали при същите данни и параметри моделът се обучава по същия начин.
• Интеграционни тестове — проверка на взаимодействието на модела с други компоненти на системата.

Автоматизацията на тези тестове в CI помага бързо да се открият регресии и проблеми с качеството на данните или модела.