¿Qué enfoques existen para probar modelos de ML en CI?

En CI, para probar modelos de ML se aplican varios enfoques dirigidos a controlar la calidad de los datos y la estabilidad del modelo:

• Pruebas unitarias para componentes de procesamiento de datos y modelos — verificar la corrección de funciones de preprocesamiento, entrenamiento y predicción.
• Pruebas de calidad del modelo en conjuntos de datos de control — ejecución automática de evaluación de métricas (precisión, F1, AUC, etc.) con cada cambio en el código o datos.
• Monitoreo de métricas y deriva de datos — verificar que la distribución de los datos de entrada y las salidas del modelo no cambien significativamente.
• Pruebas de reproducibilidad del entrenamiento — verificar que, con los mismos datos y parámetros, el modelo se entrena de manera idéntica.
• Pruebas de integración — verificar la interacción del modelo con otros componentes del sistema.

La automatización de estas pruebas en CI ayuda a detectar rápidamente regresiones y problemas con la calidad de los datos o del modelo.