Test

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

I test nell’ingegneria dell’AI coinvolgono la valutazione rigorosa dei modelli contro dataset diversi per identificare bias, errori e problemi di robustezza. Include test unitari per i componenti del codice, test di integrazione,

Summary

Il processo sistematico di valutazione delle prestazioni e dell’affidabilità di un modello AI su dati non visti per garantire qualità e sicurezza.

Key Concepts

  • Metriche di Valutazione
  • Rilevamento dei Bias
  • Robustezza
  • Prontezza per la Produzione

Use Cases

  • Convalida dell’accuratezza del modello prima del deployment
  • Rilevamento di vulnerabilità avversarie
  • Garantire la conformità alle linee guida etiche

Code Example

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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"

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