Testowanie

term_id: testing

Category: engineering_practice

Definition

Testowanie w inżynierii AI obejmuje rygorystyczną ocenę modeli na różnorodnych zbiorach danych w celu wykrycia uprzedzeń, błędów oraz problemów z odpornością. Obejmuje testy jednostkowe komponentów kodu, testy integracyjne oraz testy systemowe.

Summary

Systematyczny proces oceniania wydajności i niezawodności modelu AI na niewidzianych wcześniej danych w celu zapewnienia jakości i bezpieczeństwa.

Key Concepts

  • Miary ewaluacji
  • Wykrywanie uprzedzeń
  • Odporność
  • Gotowość produkcyjna

Use Cases

  • Walidacja dokładności modelu przed wdrożeniem
  • Wykrywanie podatności na ataki adversarialne
  • Zapewnienie zgodności z wytycznymi etycznymi

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