Kokie yra požiūriai į ML modelių testavimą CI?

CI taikomi keli skirtingi požiūriai į ML modelių testavimą, siekiant kontroliuoti duomenų kokybę ir modelio stabilumą:

• Vienetinių testų komponentams, apdorojantiems duomenis ir modelius — funkcijų priešapdorojimo, mokymo ir prognozavimo tikslumo patikrinimas.
• Modelio kokybės testavimas kontrolinėse duomenų rinkiniuose — automatinis metrikų (tikslumas, F1, AUC ir kt.) įvertinimas kiekvieną kartą keičiant kodą ar duomenis.
• Metrikų ir duomenų nuokrypio stebėsena — patikrinimas, ar įvesties duomenų ir modelio išėjimų paskirstymas nepasikeitė reikšmingai.
• Mokymo atkuriamumo testai — patikrinimas, ar su tais pačiais duomenimis ir parametrais modelis mokomas vienodai.
• Integraciniai testai — patikrinimas, kaip modelis sąveikauja su kitais sistemos komponentais.

Šių testų automatizavimas CI padeda greitai nustatyti regresijas ir problemas su duomenų ar modelio kokybe.