pytest ile Sağlam Makine Öğrenimi Testi

Makine öğrenimi iş akışlarını test etmek, belirlenemez çıktılar, yoğun veri bağımlılıkları ve karmaşık işlem hatları nedeniyle zorlayıcı olabilir. Modellerinizin ve veri ön işleme adımlarınızın beklendiği gibi davrandığından emin olmak için standart birim testi her zaman yeterli değildir. Bu kurs, makine öğrenimi uygulamalarına özel olarak tasarlanmış sağlam, sürdürülebilir test paketleri oluşturmak için pytest kullanımında size rehberlik eder. Temel iddialardan (assertions) veri bütünlüğünü, model davranışını ve işlem hattı güvenilirliğini doğrulayan yapılandırılmış, verimli testler yazmaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - Belirlenemez makine öğrenimi kodunu test etmenin temellerini anlayın - Sahte (mock) veri kümelerini ve model eğitim durumlarını verimli bir şekilde yönetmek için pytest fixture'larını yapılandırın - Çeşitli hiperparametreler ve girdiler arasında modelleri test etmek için parametrelendirme (parameterization) uygulayın - Beklenen hataları sorunsuz bir şekilde ele almak için istisna kontrolü (exception checking) ve xfail işaretlerini uygulayın - Karmaşık eğitim işlem hatlarında hata ayıklamak için günlükleri yakalayın ve stdout'u izleyin - Temel sahte (mock) desenler ve test organizasyonu dahil olmak üzere modern test iş akışlarını uygulayın Kurs, pratik pytest özelliklerine geçmeden önce temel test kavramları ve tanımlarıyla başlar. Veri doğrulama, model tahmin tutarlılığı ve hata yönetimi için testleri yapılandırmaya yönelik adım adım yazılı kılavuzları inceleyeceksiniz. Bu kurs, iş akışlarına güvenilir testler dahil etmek isteyen başlangıçtan orta seviyeye kadar veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve makine öğrenimi uygulayıcıları için tasarlanmıştır. İleri düzey test deneyimi gerekmemektedir. Makine öğrenimi projeleriniz için daha temiz, daha güvenilir testler yazmaya bugün başlayın.