Diccionario de Términos de IA

Definition

Las pruebas en ingeniería de IA implican evaluar rigurosamente los modelos contra conjuntos de datos diversos para identificar sesgos, errores y problemas de robustez. Incluye pruebas unitarias para componentes de código, pruebas de integración y pruebas de sistema.

Summary

El proceso sistemático de evaluar el rendimiento y la fiabilidad de un modelo de IA en datos no vistos para garantizar la calidad y la seguridad.

Key Concepts

• Métricas de Evaluación
• Detección de Sesgo
• Robustez
• Listo para Producción

Use Cases

• Validación de la precisión del modelo antes del despliegue
• Detección de vulnerabilidades adversarias
• Garantizar el cumplimiento de las directrices éticas

Code Example

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from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
assert accuracy > 0.9, "Model accuracy below threshold"

Related Terms

• Validación (Verificación de rendimiento)
• Evaluación Comparativa (Benchmarking)
• CI/CD (Integración y Entrega Continuas)
• Evaluación de Modelos (Proceso general)