Maschinelle Lernsysteme verändern sich im Laufe der Zeit, weshalb strukturierte Tests unerlässlich sind. In diesem Kurzkurs lernen Sie, wie Sie ML-Pipelines mithilfe von Unit-, Integrations- und Smoke-Tests bewerten und wie Sie Datenabweichungen bei kritischen Merkmalen erkennen. Außerdem erstellen Sie automatisierte Regressionstestsuiten, die neue Modellausgaben mit Referenzdatensätzen vergleichen, sodass Sie Leistungsverschlechterungen frühzeitig erkennen und zuverlässig bereitstellen können. Anhand von prägnanten Videos, Lesematerialien, praktischen Übungen und angeleitetem Coaching definieren Sie aussagekräftige ML-Testfälle und konfigurieren nächtliche pytest-Suiten. Am Ende verfügen Sie über ein praktisches, wiederverwendbares Test-Framework, das Sie direkt auf reale ML-Pipelines anwenden können.
Automatisieren und Auswerten von ML-Pipeline-Tests
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Automatisieren und Auswerten von ML-Pipeline-Tests
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Test-Automatisierung
- Kategorie: Testfall
- Kategorie: Regressionsprüfung
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Integrität der Daten
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Software-Prüfung
- Kategorie: Einheitliche Prüfung
- Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
- Kategorie: Planung der Prüfung
- Kategorie: Systemprüfung
- Kategorie: Integrationsprüfung
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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