Jakie są podejścia do testowania modeli ML w CI?

W CI stosuje się różne podejścia do testowania modeli ML, mające na celu kontrolę jakości danych i stabilności modelu:

• Testy jednostkowe dla komponentów przetwarzania danych i modeli — sprawdzanie poprawności funkcji preprocessingu, treningu i predykcji.
• Testowanie jakości modelu na zestawach danych kontrolnych — automatyczne uruchamianie oceny metryk (dokładność, F1, AUC itp.) przy każdej zmianie kodu lub danych.
• Monitorowanie metryk i dryfu danych — sprawdzanie, czy rozkład danych wejściowych i wyjść modelu nie uległ istotnym zmianom.
• Testy powtarzalności treningu — sprawdzanie, czy przy tych samych danych i parametrach model jest trenowany identycznie.
• Testy integracyjne — sprawdzanie interakcji modelu z innymi komponentami systemu.

Automatyzacja tych testów w CI pomaga szybko wykrywać regresje i problemy z jakością danych lub modelu.