Testning

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

Testning inden for AI-ingeniørarbejde indebærer at vurdere modeller grundigt mod forskellige datasæt for at identificere bias, fejl og robusthedsproblemer. Det inkluderer enhedstests for kodekomponenter, integrationstests og mere.

Summary

Den systematiske proces med at evaluere en AI-modells ydeevne og pålidelighed på usete data for at sikre kvalitet og sikkerhed.

Key Concepts

  • Evalueringsmetrikker
  • Bias-detektion
  • Robusthed
  • Produktionsklarhed

Use Cases

  • Validering af modellens nøjagtighed før udrulning
  • Detektion af sårbare punkter over for adversarielle angreb
  • Sikring af overholdelse af etiske retningslinjer

Code Example

1
2
3
4

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
assert accuracy > 0.9, "Model accuracy below threshold"

Related