Pengujian

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

Pengujian dalam rekayasa AI melibatkan penilaian model secara ketat terhadap berbagai dataset untuk mengidentifikasi bias, kesalahan, dan masalah ketahanan. Ini mencakup uji unit untuk komponen kode, uji integrasi, dan lainnya.

Summary

Proses sistematis untuk mengevaluasi kinerja dan keandalan model AI pada data yang belum pernah dilihat guna memastikan kualitas dan keamanan.

Key Concepts

  • Metrik Evaluasi
  • Deteksi Bias
  • Ketahanan (Robustness)
  • Kesiapan Produksi

Use Cases

  • Memvalidasi akurasi model sebelum penyebaran
  • Mendeteksi kerentanan adversarial
  • Memastikan kepatuhan terhadap pedoman etika

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