Ποια εργαλεία χρησιμοποιήθηκαν κατά τη δοκιμή;

Κατά τη δοκιμή στον τομέα της μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποίησα τα ακόλουθα εργαλεία και προσεγγίσεις:

• Μονάδες δοκιμών με unittest ή pytest για τον έλεγχο μεμονωμένων λειτουργιών και συστατικών του μοντέλου.
• Ολοκληρωμένες δοκιμές για τον έλεγχο της αλληλεπίδρασης μεταξύ των συστατικών, όπως η φόρτωση δεδομένων, η προεπεξεργασία και η εκπαίδευση.
• Επικύρωση του μοντέλου με χρήση κρατημένων δειγμάτων, διασταυρούμενη επικύρωση για την αξιολόγηση της ποιότητας και της σταθερότητας.
• Δοκιμές απόδοσης με προφίλers (π.χ., cProfile) για τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης.
• Δοκιμές σε πολλαπλούς περιηγητές αν το μοντέλο ενσωματώθηκε σε μια web εφαρμογή, χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Selenium.
• Δοκιμές ζεύγους (pairwise testing) για τον έλεγχο διαφόρων συνδυασμών υπερπαραμέτρων ή εισερχόμενων δεδομένων.

Αυτές οι μέθοδοι βοηθούν στην εξασφάλιση της αξιοπιστίας και της ποιότητας των μοντέλων και των εφαρμογών που βασίζονται σε αυτά.