Quali sono gli approcci per testare i modelli ML in CI?

In CI, vengono adottati diversi approcci per testare i modelli ML, mirati a controllare la qualità dei dati e la stabilità del modello:

• Test unitari per componenti di elaborazione dei dati e modelli — verifica della correttezza delle funzioni di preprocessing, training e predizione.
• Test di qualità del modello su set di dati di controllo — esecuzione automatica della valutazione delle metriche (accuratezza, F1, AUC, ecc.) ad ogni modifica del codice o dei dati.
• Monitoraggio delle metriche e deriva dei dati — verifica che la distribuzione dei dati di input e delle uscite del modello non cambi significativamente.
• Test di riproducibilità dell'addestramento — verifica che, con gli stessi dati e parametri, il modello venga addestrato in modo identico.
• Test di integrazione — verifica dell'interazione del modello con altri componenti del sistema.

L'automazione di questi test in CI aiuta a individuare rapidamente regressioni e problemi di qualità dei dati o del modello.