Ποιες προσεγγίσεις υπάρχουν για τη δοκιμή μοντέλων ML σε CI;

Στο CI, εφαρμόζονται διάφορες προσεγγίσεις για τη δοκιμή μοντέλων ML, με στόχο τον έλεγχο της ποιότητας των δεδομένων και της σταθερότητας του μοντέλου:

• Μονάδες δοκιμών για τα συστατικά επεξεργασίας δεδομένων και μοντέλων — έλεγχος της ορθότητας των λειτουργιών προεπεξεργασίας, εκπαίδευσης και πρόβλεψης.
• Δοκιμές ποιότητας του μοντέλου σε ελεγκτικά σύνολα δεδομένων — αυτόματη αξιολόγηση των μετρικών (ακρίβεια, F1, AUC κ.ά.) κάθε φορά που γίνεται αλλαγή στον κώδικα ή στα δεδομένα.
• Παρακολούθηση μετρικών και μετατόπισης δεδομένων — διασφάλιση ότι η κατανομή των εισερχόμενων δεδομένων και των εξόδων του μοντέλου δεν έχει αλλάξει σημαντικά.
• Δοκιμές αναπαραγωγιμότητας της εκπαίδευσης — διασφάλιση ότι, με τα ίδια δεδομένα και παραμέτρους, το μοντέλο εκπαιδεύεται με τον ίδιο τρόπο.
• Ολοκληρωτικές δοκιμές — έλεγχος της αλληλεπίδρασης του μοντέλου με άλλα συστατικά του συστήματος.

Ο αυτοματισμός αυτών των δοκιμών στο CI βοηθά στην άμεση ανίχνευση των υποτροπών και των προβλημάτων ποιότητας δεδομένων ή μοντέλου.