От набора данных до развертывания: полный контрольный список контроля качества для специалистов по данным

Данное руководство посвящено насущной потребности в обеспечении качества (QA) в современной науке о данных, особенно для сложных систем искусственного интеллекта. Традиционные методы обеспечения качества неадекватны для недетерминированной природы ИИ; следовательно, необходимы новые рамки. Руководство представляет собой всеобъемлющий контрольный список QA, охватывающий обеспечение качества данных, QA разработки моделей и оценку за пределами точности. QA данных фокусируется на репрезентативности, временном порядке, смягчении предвзятости и происхождении данных. Разработка моделей подчеркивает тестируемые компоненты, количественную оценку неопределенности и формальные спецификации. Оценка включает в себя состязательное тестирование, оценку справедливости и качество объяснения. Проверка перед развертыванием включает тестирование конвейера, развертывание в теневом режиме и тестирование в экстремальных условиях. Наконец, руководство подчеркивает постоянный производственный мониторинг и непрерывное обеспечение качества для обеспечения надежности по мере развития данных и поведения модели.