Introducción a la Prueba de Modelos de Aprendizaje Automático (IA)

Resumen

From Scratch, Learn testing types and Strategies involved in all the phases of ML Models (AI) with real time examples What you'll learn:

Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning ModelsUnderstanding Lifecycle of Machine Learning Models and their testing ScopeShift-Left Testing in the ML Engineering Phase such as OverFitting & UnderFitting TestingQA Functional Testing in the ML Validation Phase with 25 different Testing types & StrategiesAPI Testing Scope for Machine Learning Models with ChatGPT Model exampleResponsible AI Testing for Machine Learning Models such as Bias, Fairness, Ethical, Privacy Testing etcPost-Deployment Testing Strategies for ML Models such as DataDrift & Concept Drift testingContinuous Tracking and Monitoring Activities for QA in Production This course will introduce you to the World of Machine Learning Models Testing. As AI continues to revolutionize industries, many companies are developing their own ML models to enhance their business operations.

However, testing these models presents unique challenges that differ from traditional software testing. Machine Learning Model testing requires a deeper understanding of both data quality and model behavior, as well as the algorithms that power them.This Course starts with explaining the fundamentals of the Artificial Intelligence & Machine Learning concepts and gets deep dive into testing concepts & Strategies for Machine Learning models with real time examples.Below is high level ofAgenda of the tutorial:

Introduction to Artificial IntelligenceOverview of Machine Learning Models and their LifecycleShift-Left Testing in the ML Engineering PhaseQA Functional Testing in the ML Validation PhaseAPI Testing Scope for Machine Learning ModelsResponsible AI Testing for ML ModelsPost-Deployment Testing Strategies for ML ModelsContinuous Tracking and Monitoring Activities for QA in ProductionBy the end of this course,you will gain expertise in testing Machine Learning Models at every stage of their lifecycle.Please Note:

This course highlights specialized testing types and methodologies unique to Machine Learning Testing, with real-world examples.No specific programming language or code is involved in this tutorial.

Programa

• Introducción a las Pruebas de Aprendizaje Automático
Panorama General del Aprendizaje Automático e IA
Importancia de las Pruebas en el Aprendizaje Automático
• Tipos de Modelos de Aprendizaje Automático
Modelos de Aprendizaje Supervisado
Modelos de Aprendizaje No Supervisado
Modelos de Aprendizaje por Refuerzo
• Fundamentos de las Pruebas de Modelos
Datos de Prueba vs. Datos de Entrenamiento
Técnicas de Validación Cruzada
Métricas de Evaluación (Precisión, Exactitud, Recuperación, Puntaje F1)
• Técnicas para la Validación de Modelos
Entendiendo el Sobreajuste y el Subajuste
Compensación entre Sesgo y Varianza
Validación Cruzada K-Fold
• Marcos y Herramientas de Pruebas
Introducción a Marcos de Pruebas Populares (por ejemplo, PyTest, UnitTest para Python)
Herramientas Específicas para Pruebas de Aprendizaje Automático (por ejemplo, MLflow, TensorFlow Model Analysis)
• Pruebas de Rendimiento
Latencia y Rendimiento
Escalado de Modelos de Aprendizaje Automático
• Pruebas de Seguridad y Sesgo
Pruebas para Sesgo del Modelo
Preocupaciones de Seguridad y Pruebas Adversariales en IA
• Integración y Despliegue Continuo en Aprendizaje Automático
Implementación de Tuberías CI/CD para Aprendizaje Automático
Automatización en Pruebas y Despliegue de Modelos
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Ejemplos del Mundo Real de Pruebas de Modelos
Proyectos Prácticos y Ejercicios
• Tendencias Futuras en Pruebas de Modelos de IA
Innovaciones en Metodologías de Pruebas
Evolución de las Pruebas de IA con Nuevas Tecnologías
• Conclusión y Revisión
Resumen de Conceptos Clave
Preparación para los Siguientes Pasos en las Pruebas de Aprendizaje Automático

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Impartido por

Rahul Shetty

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Materias

Programming