Quelles sont les approches pour tester les modèles ML en CI?

Dans CI, plusieurs approches sont utilisées pour tester les modèles ML, visant à contrôler la qualité des données et la stabilité du modèle :

• Tests unitaires pour les composants de traitement des données et des modèles — vérification de la correction des fonctions de prétraitement, d'entraînement et de prédiction.
• Test de la qualité du modèle sur des jeux de données de contrôle — exécution automatique de l’évaluation des métriques (précision, F1, AUC, etc.) à chaque modification du code ou des données.
• Surveillance des métriques et dérive des données — vérification que la distribution des données d'entrée et des sorties du modèle n'a pas changé de manière significative.
• Tests de reproductibilité de l'entraînement — vérification que, avec les mêmes données et paramètres, le modèle s'entraîne de manière identique.
• Tests d'intégration — vérification de l'interaction du modèle avec d'autres composants du système.

L'automatisation de ces tests dans CI permet de détecter rapidement les régressions et les problèmes de qualité des données ou du modèle.