Aké sú prístupy k testovaniu ML modelov v CI?

V CI se používajú rôzne prístupy na testovanie ML modelov, zamerané na kontrolu kvality dát a stabilitu modelu:

• Jednotkové testy pre komponenty spracovania dát a modelov — kontrola správnosti funkcií preprocessing, tréningu a predikcie.
• Testovanie kvality modelu na kontrolných súboroch dát — automatické spustenie hodnotenia metrík (presnosť, F1, AUC atď.) pri každej zmene kódu alebo dát.
• Monitorovanie metrík a driftu dát — kontrola, že rozdelenie vstupných dát a výstupov modelu sa nezmenilo podstatne.
• Testy reprodukovateľnosti tréningu — kontrola, že pri rovnakých dátach a parametroch sa model trénuje rovnako.
• Integračné testy — kontrola interakcie modelu s ostatnými komponentmi systému.

Automatizácia týchto testov v CI pomáha rýchlo odhaliť regresie a problémy s kvalitou dát alebo modelu.