테스트

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

AI 공학에서의 테스트는 편향성, 오류 및 견고성 문제를 식별하기 위해 다양한 데이터셋에 대해 모델을 엄격하게 평가하는 것을 포함합니다. 여기에는 코드 구성 요소에 대한 단위 테스트, 통합 테스트 등이 포함됩니다.

Summary

품질과 안전성을 보장하기 위해 보지 못한 데이터에서 AI 모델의 성능과 신뢰성을 체계적으로 평가하는 과정입니다.

Key Concepts

평가 지표
편향 감지
견고성
프로덕션 준비 상태

Use Cases

배포 전 모델 정확도 검증
적대적 취약점 감지
윤리 지침 준수 보장

Code Example

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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"