Introduction aux tests de modèles d’apprentissage automatique (IA)

• Ce que vous apprendrez Introduction à l’intelligence artificielle et aux modèles d’apprentissage automatique
• Comprendre le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique et leur portée de test
• Tests Shift-Left dans la phase d’ingénierie ML, tels que les tests de surajustement et de sous-ajustement
• Tests fonctionnels d’assurance qualité dans la phase de validation ML avec 25 types et stratégies de tests différents
• Portée des tests d’API pour les modèles d’apprentissage automatique avec exemple de modèle ChatGPT
• Tests d’IA responsables pour les modèles d’apprentissage automatique tels que les tests de biais, d’équité, d’éthique, de confidentialité, etc.
• Stratégies de tests post-déploiement pour les modèles ML tels que les tests DataDrift et Concept Drift
• Activités continues de suivi et de surveillance pour l’assurance qualité en production

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