რა მიდგომებია ML მოდელების ტესტირებისთვის CI-ში?

ML მოდელების ტესტირებისათვის CI-ში გამოიყენება რამდენიმე მიდგომა, რომლებიც მიმართულია მონაცემების ხარისხის კონტროლსა და მოდელის სტაბილურობის უზრუნველყოფაზე:

• მონაცემთა დამუშავებისა და მოდელების ერთეული ტესტები — preprocessing, სწავლებისა და წინასწარმეტყველების ფუნქციების სისწორის შემოწმება.
• მოდელის ხარისხის ტესტირება კონტროლსეტებზე — მექანიკური შეფასების მეტრიკების (სიზუსტე, F1, AUC და სხვა) ავტომატური გამართვა კოდის ან მონაცემების ცვლილების დროს.
• მეტრიკებისა და მონაცემთა დიფრიქციის მონიტორინგი — შემოწმება, რომ მონაცემების განაწილება და მოდელის გამოსვლები მნიშვნელოვნად არ შეცვლილა.
• სასწავლო გამეორებადობის ტესტები — შემოწმება, რომ იგივე მონაცემებით და პარამეტრებით მოდელი ერთნაირად იწარმოება.
• ინტეგრაციის ტესტები — მოდელის ურთიერთქმედების სისტემის სხვა კომპონენტებთან შემოწმება.

ამ ტესტების ავტომატიზაცია CI-ში ეხმარება სწრაფად გამოვლინდეს რეგრესია და მონაცემთა ან მოდელის ხარისხის პრობლემები.