Introduction aux tests des modèles d'apprentissage automatique (IA)

Aperçu

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.

Programme

• Introduction aux tests d'apprentissage automatique
Aperçu de l'apprentissage automatique et de l'IA
Importance des tests en apprentissage automatique
• Types de modèles d'apprentissage automatique
Modèles d'apprentissage supervisé
Modèles d'apprentissage non supervisé
Modèles d'apprentissage par renforcement
• Bases des tests de modèles
Données de test vs. données d'entraînement
Techniques de validation croisée
Métriques d'évaluation (Précision, Précision, Rappel, Score F1)
• Techniques de validation de modèles
Comprendre le surapprentissage et le sous-apprentissage
Compromis biais-variance
Validation croisée en K parties
• Cadres et outils de test
Introduction aux cadres de test populaires (par ex. PyTest, UnitTest pour Python)
Outils spécifiques pour les tests d'apprentissage automatique (par ex. MLflow, TensorFlow Model Analysis)
• Tests de performance
Latence et débit
Mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique
• Tests de sécurité et de biais
Tests de biais de modèle
Préoccupations de sécurité et tests adversariaux en IA
• Intégration et déploiement continus en ML
Mise en œuvre de pipelines CI/CD pour l'apprentissage automatique
Automatisation dans les tests et le déploiement de modèles
• Études de cas et applications pratiques
Exemples réels de tests de modèle
Projets pratiques et exercices
• Tendances futures dans les tests de modèles IA
Innovations dans les méthodologies de test
Évolution des tests IA avec les nouvelles technologies
• Conclusion et révision
Récapitulatif des concepts clés
Préparation aux prochaines étapes dans les tests d'apprentissage automatique

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Enseigné par

Rahul Shetty

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Matières

Programming