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

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