我的任务是自动测试复杂的人工智能/机器学习系统，该系统涉及随着时间的推移从数据中学习的各种算法和模型。考虑到 AI/ML 输出的不确定性以及模型验证所涉及的复杂性，我正在努力创建一个强大的测试自动化框架来确保功能和性能。
我尝试过的：到目前为止，我已经探索过以下技术：
然而，我面临着一些挑战，包括：
预期结果：我正在寻求先进的策略和最佳实践来实现 AI/ML 系统的测试自动化，重点是：
有效测试人工智能模型功能和性能的方法：
AI/ML 系统的自动化测试很棘手，因为它们的输出不可预测，但以下是一些使其易于管理的方法：
分段测试：分解 AI 管道并测试数据预处理、算法和模型输出等各个组件。
使用范围，而不是精确值：不要期望精确的输出，而是定义可接受的范围或将新模型与基线进行比较。
统计验证：使用交叉验证和假设检验等技术来确保模型的一致性和显着性。
真实数据和合成数据：使用合成数据来测试边缘情况，同时也验证真实数据集的准确性。
监控性能：运行性能和负载测试以检查模型响应时间和可扩展性。
可重复性：跟踪模型版本并设置随机种子以确保非确定性系统中的一致性。
CI/CD 集成：自动化管道中的测试，从训练到监控数据/模型漂移。