Ce abordări există pentru testarea modelelor ML în CI?

În CI, se aplică mai multe abordări pentru testarea modelelor ML, vizând controlul calității datelor și stabilitatea modelului:

• Teste unitare pentru componentele de procesare a datelor și modele — verificarea corectitudinii funcțiilor de preprocesare, antrenare și predicție.
• Testarea calității modelului pe seturi de date de control — rularea automată a evaluării metricalor (precizie, F1, AUC etc.) la fiecare modificare a codului sau datelor.
• Monitorizarea metricalor și a derivației datelor — verificarea dacă distribuția datelor de intrare și a ieșirilor modelului s-a schimbat semnificativ.
• Teste de reproductibilitate a antrenamentului — verificarea dacă, cu aceleași date și parametri, modelul este antrenat în mod identic.
• Teste de integrare — verificarea interacțiunii modelului cu alte componente ale sistemului.

Automatizarea acestor teste în CI ajută la identificarea rapidă a regresiilor și problemelor legate de calitatea datelor sau a modelului.