Tester les systèmes d’intelligence artificielle – mythe contre réalité (partie 3)

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L’apprentissage automatique est utilisé lorsque l’échelle des données est trop importante pour être gérée par des systèmes basés sur des règles. Par exemple, vous pourriez être en mesure de prédire manuellement le modèle d’achat dans un petit magasin en bordure de route en parcourant les entrées de vente, mais il serait difficile de faire la même chose pour un grand magasin simplement parce que le nombre de facteurs impliqués est très élevé.

Il est donc important de collecter, de nettoyer et de préparer les données pour les rendre utilisables par les algorithmes de formation de modèles ML. Il est également important d’analyser les données pour effectuer des vérifications d’intégrité afin de valider la qualité des données et de comprendre les données. Maintenant, comprenons l’approche de Zuci pour tester les applications d’apprentissage automatique et comment ZUJYA, notre plateforme d’automatisation des tests, aide.

L’approche de Zuci

Chez Zuci, nous séparons les données en ensembles de formation et de test dans le cadre de la validation des applications d’apprentissage automatique. Pour mieux comprendre notre approche, examinons une représentation visuelle de la conception de ZUJYA pour valider les modèles d’apprentissage automatique.

La séparation des données en ensembles de formation et de test est une partie importante de l’évaluation des modèles d’apprentissage automatique. Lorsque nous séparons un ensemble de données en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de test, la plupart des données sont utilisées pour la formation et une plus petite partie des données est utilisée pour les tests.

Par la suite, dans le cadre de l’analyse des données, il est nécessaire d’échantillonner aléatoirement les données pour s’assurer que les ensembles de test et d’apprentissage sont similaires. En utilisant des données similaires pour la formation et les tests, nous minimisons les effets des écarts de données et comprenons mieux les caractéristiques du modèle

Désormais, une fois qu’un modèle a été traité à l’aide de l’ensemble d’apprentissage, vous testez le modèle en effectuant des prédictions par rapport à l’ensemble de test. Étant donné que les données de l’ensemble de test contiennent déjà des valeurs connues pour l’attribut que vous souhaitez prédire, il est facile de déterminer si les suppositions du modèle sont correctes.

Voici une ventilation des principales fonctionnalités de ZUJYA qui aident à tester les applications d’apprentissage automatique.