Testing
term_id: testing
Category: engineering_practice
Definition
Testing innen AI-ingeniørfag involverer grundig vurdering av modeller mot ulike datasett for å identifisere bias, feil og robusthetsproblemer. Det inkluderer enhetstester for kodekomponenter, integrasjonstester og mer.
Summary
Den systematiske prosessen med å evaluere en AI-modells ytelse og pålitelighet på ukjent data for å sikre kvalitet og sikkerhet.
Key Concepts
- Evalueringsmetrikker
- Bias-deteksjon
- Robusthet
- Produksjonsklarhet
Use Cases
- Validering av modellnøyaktighet før utrulling
- Oppdage sårbareheter overfor adversarielle angrep
- Sikre overholdelse av etiske retningslinjer
Code Example
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"