CI'da ML modellerinin test edilmesi için hangi yaklaşımlar var?

ML modellerini test etmek için CI'da, veri kalitesini ve modelin stabilitesini kontrol etmeye yönelik birkaç yaklaşım uygulanır:

• Veri işleme ve modeller için birim testleri — ön işleme, eğitim ve tahmin fonksiyonlarının doğruluğunu kontrol etme.
• Kontrol setleri üzerinde model kalitesini test etme — kod veya verilerdeki her değişiklikte otomatik olarak metrikleri (doğruluk, F1, AUC vb.) değerlendirme.
• Metriklerin ve veri kaymasının izlenmesi — giriş verilerinin ve model çıkışlarının dağılımının önemli ölçüde değişmediğinden emin olma.
• Eğitim tekrarlanabilirliği testleri — aynı veriler ve parametrelerle modelin aynı şekilde eğitildiğini doğrulama.
• Entegrasyon testleri — modelin sistemin diğer bileşenleriyle etkileşimini kontrol etme.

Bu testlerin CI'da otomasyonu, veri veya model kalitesiyle ilgili regresyonları ve sorunları hızlıca tespit etmeye yardımcı olur.