Explore estas 7 estratégias orientadas a testes que todo entusiasta de ML deve conhecer
Aprendizado de máquina (ML) poderia passar por uma mudança com o desenvolvimento orientado a testes (TDD), que promove a criação de modelos precisos, confiáveis e fáceis de manter. A prática de engenharia de software chamada TDD exige começar com testes antes mesmo de qualquer outro trabalho ser realizado. A utilização dessa técnica com aprendizado de máquina, porém, auxilia na construção de modelos, que, portanto, atendem aos mais altos critérios de qualidade e não possuem margem de erro. Neste artigo, examinaremos 7 testes orientados estratégias que todo entusiasta de ML deve conhecer.
Verificação da integridade dos dados por meio de testes unitários
A integridade dos dados é tão essencial para qualquer modelo de ML quanto o próprio A. Os testes unitários para os pipelines de dados melhoram a qualidade e a clareza dos nossos dados durante a movimentação do fluxo de dados. Verificar a confiabilidade dos dados em cada nível do pipeline, desde a extração até o carregamento e a transformação, é a maneira de descobrir quaisquer problemas a tempo para não contribuir com os dados imprecisos que se tornam a base para a criação do modelo.
Testes concretos para a cooperação perfeita dos elementos
Os modelos de ML consistem em numerosos componentes inter-relacionados, o que contribui para a sua complexidade. No Estratégias de ML todo entusiasta de ML deve saber que os testes de integração desempenham um papel vital na confirmação de que as interfaces entre esses componentes, ou seja, pré-processamento de dados, seleção de recursos e modelo/algoritmo de aprendizagem, funcionam corretamente, sem erros ou discrepâncias. A integração destes testes de robustez dos modelos minimiza as chances de sua quebra ou ocorrência durante seu pleno funcionamento.
Composição de regressão para consistência do modelo
O desenvolvimento de um modelo de ML é fundamental para o ciclo de vida do ML. No entanto, também pode levar a comportamentos ou introduzir bugs no código. Através de testes de regressão, podem ser detectados desvios não intencionais das especificações estabelecidas. Assim, podem ser evitados erros que a introdução de novas funcionalidades possa causar.
Testes funcionais para implantação eficiente
Os testes de desempenho avaliam a eficiência do modelo, o que é essencial para estratégias de aprendizado de máquina e é um daqueles que todo entusiasta de ML deveria conhecer. Esses testes são usados principalmente em ambientes de produção onde a falta de velocidade ou subutilização de recursos pode destruir o modelo. Ele mede os tempos de reação do modelo e a utilização de recursos sob diferentes cargas para garantir que o modelo possa ser dimensionado sem muitos problemas para compreender a demanda.
Teste de validação para generalização robusta
O teste mais preocupado com a capacidade de generalização de um modelo é o teste de validação. Ele usa um conjunto separado de dados para avaliar as capacidades preditivas do modelo e uma voz única para abordar novidades, o que, por sua vez, demonstra seu valor. Um dos benefícios do teste de validação é que ele evita o overfitting e garante que o modelo permaneça robusto em vários cenários, uma vez que não é afetado pelo resultado tendencioso dos dados de treinamento.
Teste de aceitação do usuário, menos erros e melhores referências de trabalho
No entanto, a longo prazo, a adoção pelos utilizadores finais aumentará a extensão do sucesso de um modelo de ML. Os engenheiros realizam testes de aceitação do usuário para fazer o Procella interagir com usuários reais sob configurações controladas para obter feedback sobre seu desempenho e usabilidade. Este feedback desempenha um papel vital no reajuste do modelo, detalhando os requisitos dos usuários.
Testes Contínuos para Iteração para Melhorar a Qualidade
A avaliação e atualização contínuas de modelos usando uma abordagem de validação de teste contínua tornaram-se uma prática rotineira no fluxo de trabalho de ML. Os testes são responsáveis por colocar diferentes tipos de avaliações diárias no pipeline de CI/CD, portanto, não há dúvida de que os modelos evoluem em direção aos objetivos e padrões do projeto.
A implementação dessas 7 estratégias baseadas em testes que todo entusiasta de ML deveria saber criaria Modelos de ML que abordam a solução não apenas em termos de precisão, mas também em termos de robustez e facilidade de uso. No entanto, embora iniciar um ambiente de teste seja um investimento considerável, a longo prazo, os resultados, que incluem menos erros, melhor desempenho e manutenção livre de desastres, são aquisições que valem bem o esforço. À medida que o tempo passa, o futuro do Machine Learning torna-se cada vez mais sofisticado; esta abordagem obrigatória torna-se uma ferramenta indispensável para todos os profissionais que buscam a perfeição.
source – www.analyticsinsight.net
