Koji su pristupi za testiranje ML modela u CI?

U CI se primenjuju različiti pristupi za testiranje ML modela, usmereni na kontrolu kvaliteta podataka i stabilnost modela:

• Jedinični testovi za komponente obrade podataka i modela — provera tačnosti funkcija preprocessinga, obuke i predviđanja.
• Testiranje kvaliteta modela na kontrolnim skupovima podataka — automatsko pokretanje procene metrika (tačnost, F1, AUC itd.) pri svakoj promeni koda ili podataka.
• Monitoring metrika i drifta podataka — provera da li se raspodela ulaznih podataka i izlaza modela značajno nije promenila.
• Testovi reproduktivnosti obuke — provera da li se, sa istim podacima i parametrima, model obučava isto.
• Integracioni testovi — provera interakcije modela sa drugim komponentama sistema.

Automatizacija ovih testova u CI pomaže brzo da se identifikuju regresije i problemi sa kvalitetom podataka ili modela.