Jaké jsou přístupy k testování ML modelů v CI?

V CI se používají různé přístupy k testování ML modelů, zaměřené na kontrolu kvality dat a stabilitu modelu:

• Jednotkové testy komponent zpracování dat a modelů — kontrola správnosti funkcí předzpracování, tréninku a predikce.
• Testování kvality modelu na kontrolních sadách dat — automatické spuštění hodnocení metrik (přesnost, F1, AUC atd.) při každé změně kódu nebo dat.
• Monitoring metrik a driftu dat — kontrola, že rozdělení vstupních dat a výstupů modelu se nezměnilo podstatně.
• Testy reprodukovatelnosti tréninku — kontrola, že při stejných datech a parametrech se model trénuje stejně.
• Integrační testy — kontrola interakce modelu s ostatními komponentami systému.

Automatizace těchto testů v CI pomáhá rychle odhalit regresi a problémy s kvalitou dat nebo modelu.