Ի՞նչ մոտեցումներ կան ML մոդելների փորձարկման համար CI-ում։

Մոդելների ML-ների փորձարկման տարբեր մոտեցումներ են կիրառվում CI-ում, որոնք ուղղված են տվյալների որակի վերահսկմանը և մոդելի կայունության ապահովմանը:

• Միավորային փորձարկումներ տվյալների մշակման և մոդելների բաղադրիչների համար — ստուգում է preprocessing, ուսուցման և կանխատեսման ֆունկցիաների ճշգրտությունը:
• Մոդելի որակի փորձարկում վերահսկողության հավաքածուներում — ավտոմատ կերպով գնահատում է մետրիկան (ճշգրտություն, F1, AUC և այլն) յուրաքանչյուր կոդի կամ տվյալների փոփոխության դեպքում:
• Մետրիկների և տվյալների դիֆրուկցիայի մոնիտորինգ — ստուգում է, որ մուտքային տվյալների և մոդելի ելքերի բաշխումը զգալիորեն չի փոխվել:
• Կրկնվողության փորձարկումներ ուսուցման — ստուգում է, որ նույն տվյալներով և պարամետրերով մոդելը նույն կերպ է ուսուցանվում:
• Ինտեգրացիոն փորձարկումներ — ստուգում է մոդելի փոխազդեցությունը համակարգի այլ բաղադրիչների հետ:

Այս փորձարկումների ավտոմատացումը CI-ում օգնում է արագ հայտնաբերել ռեգրեսիաները և տվյալների կամ մոդելի որակի խնդիրները: