Testing Strategies for Machine Learning Models (bằng tiếng Anh).

Khi học máy và trí tuệ nhân tạo trở thành cốt lõi của phần mềm hiện đại, các phương pháp kiểm thử truyền thống không còn đủ để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản và các chiến lược chuyên biệt cần thiết để kiểm tra các mô hình học máy ở mọi giai đoạn của chu kỳ sống của chúng. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của trí tuệ nhân tạo, chu kỳ sống học máy, và cách kiểm tra ML khác với QA phần mềm truyền thống. - Apply Shift-Left testing principles during the data collection and model engineering phases to catch data quality issues early. - Thiết kế các chiến lược xác minh chức năng để kiểm tra hiệu suất mô hình, độ chính xác và điểm tích hợp API. - Đánh giá các mô hình về công bằng, thiên vị và an ninh trong khuôn khổ kiểm tra AI có trách nhiệm. - Thực hiện thử nghiệm sau triển khai và các chiến lược giám sát liên tục để phát hiện sự trôi dạt dữ liệu và suy thoái mô hình trong sản xuất. - Phân tích các phương pháp kiểm tra cho các hệ thống AI hiện đại, bao gồm các chỉ số đánh giá cơ bản cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của chu kỳ sống AI và ML trước khi chuyển từng bước qua các giai đoạn xác minh, kiểm tra API, các vấn đề đạo đức và giám sát sản xuất. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, chuyên gia QA, và kiểm thử phần mềm tìm kiếm chuyển đổi vào không gian AI, không cần phải lập trình trước hoặc kinh nghiệm khoa học dữ liệu. Bắt đầu làm chủ các chiến lược chuyên biệt cần thiết để cung cấp các hệ thống học máy chất lượng cao đáng tin cậy ngay hôm nay.