Teste de IA

Bugs são erros ou falhas em softwares ou sistemas que interrompem a operação normal.

Depurar modelos de ML envolve identificar e resolver erros em algoritmos de aprendizado de máquina e dados.

Evaluation gaming involves using game-based methods to assess AI systems' performance and behavior.

Um falso negativo ocorre quando um teste indica incorretamente a ausência de uma condição que está presente.

Um prompt de teste de integração é uma entrada específica usada para avaliar como os modelos de IA lidam com sistemas ou componentes integrados.

Teste de Integração é uma fase de testes de software onde módulos individuais são combinados e testados em grupo.

Objetos mock são objetos simulados usados em testes para imitar o comportamento de objetos reais.

O diagnóstico de modelos avalia o desempenho e a confiabilidade de modelos de IA usando várias métricas e técnicas.

Model Reliability refers to the consistency and dependability of an AI model's predictions over time and across different datasets.

A Needle-in-a-Haystack Test evaluates an AI's ability to find rare or hidden information within a large dataset.

Avaliação ruidosa refere-se à avaliação de modelos de IA na presença de erros aleatórios ou sistemáticos nos dados ou no processo de avaliação.

Avaliação offline avalia modelos de IA usando dados coletados previamente, em vez de entradas em tempo real.

Avaliação Online refere-se à avaliação de sistemas de IA por meio de plataformas digitais para garantir desempenho e confiabilidade.

Testes online referem-se a avaliações realizadas via internet, muitas vezes usando softwares ou plataformas especializadas.

An out-of-sample test evaluates a model's performance on unseen data.

Out-of-sample validation assesses a model's performance on data not used during training.

Teste de pares é uma técnica de teste de software que verifica combinações de pares de entradas para identificar defeitos de forma eficiente.

Um Teste de Parâmetro avalia os efeitos da variação de parâmetros no desempenho do modelo em sistemas de IA.

A validação de parâmetros garante que as entradas atendam aos critérios especificados antes do processamento em sistemas de IA.

A Verificação de Parâmetros garante que os parâmetros do modelo de IA atendam aos critérios especificados antes da implantação.