Welke benaderingen zijn er voor het testen van ML-modellen in CI?

In CI worden verschillende benaderingen toegepast voor het testen van ML-modellen, gericht op het controleren van de datakwaliteit en de stabiliteit van het model:

• Unit-tests voor gegevensverwerkings- en modelcomponenten — controle van de correctheid van preprocessing-, training- en voorspellingsfuncties.
• Testen van de modelkwaliteit op controle-sets — automatische evaluatie van metrics (nauwkeurigheid, F1, AUC, enz.) bij elke wijziging in code of data.
• Monitoring van metrics en datadrift — controleren dat de verdeling van invoergegevens en modeluitgangen niet significant is veranderd.
• Reproduceerbaarheidstests van training — controleren dat het model met dezelfde data en parameters identiek wordt getraind.
• Integratietests — controleren van de interactie van het model met andere systeemcomponenten.

Automatisering van deze tests in CI helpt snel regressies en problemen met datakwaliteit of model te identificeren.