テストと検証
ベンチマーク、エッジケース、ストレス条件に照らしてAIモデルを評価し、パフォーマンス、安全性、コンプライアンス基準を満たしていることを確認する体系的なプロセス。
Definition
個々のコンポーネントのユニットテスト、データパイプラインの統合テスト、履歴データに対する回帰テスト、エッジケースシナリオ（敵対的、まれなイベント）、スケーラビリティとセキュリティに関するストレステストが含まれます。検証には、統計的パフォーマンス指標、公平性監査、コンプライアンスチェックが含まれます。ガバナンスでは、独立したレビュー担当者によって承認された包括的なテストと検証のチェックリストに合格しないモデルはないことが義務付けられています。
Real-World Example
信用リスクモデルのテストスイートには、最近のローンデータのホールドアウト検証、景気後退シナリオをシミュレートしたストレステスト、所得層と人口統計グループにわたるバイアステスト、APIロードテストが含まれます。すべての段階に合格して初めて、モデルの導入が最終的に承認されます。
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