Testen

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

Testen im KI-Engineering umfasst die rigorose Bewertung von Modellen anhand verschiedener Datensätze, um Verzerrungen, Fehler und Robustheitsprobleme zu identifizieren. Dazu gehören Unit-Tests für Codekomponenten, Integrationstests und Tests auf Produktionsreife.

Summary

Der systematische Prozess zur Bewertung der Leistung und Zuverlässigkeit eines KI-Modells auf ungesehenen Daten, um Qualität und Sicherheit sicherzustellen.

Key Concepts

  • Bewertungsmetriken
  • Verzerrungserkennung
  • Robustheit
  • Produktionsreife

Use Cases

  • Validierung der Modellgenauigkeit vor der Bereitstellung
  • Erkennung von Anfälligkeiten für Adversarial Attacks
  • Sicherstellung der Einhaltung ethischer Richtlinien

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