Técnicas de pruebas y herramientas en servicios de Machine Learning

Abstract

En el siguiente trabajo se realiza una revisión científica de las técnicas de pruebas y herramientas para garantizar la calidad y fiabilidad de los servicios de Machine Learning. Las técnicas de pruebas pueden ser unitarias, de integración, de sistema y de aceptación. Las pruebas unitarias se utilizan para probar componentes individuales del servicio de Machine Learning, como modelos y algoritmos de aprendizaje automático, para asegurarse de que funcionan correctamente. Las de integración se utilizan para probar cómo funcionan los componentes individuales del servicio cuando se integran. Las de sistema se utilizan para probar el sistema en su conjunto, asegurándose de que cumpla con los requisitos y expectativas del usuario. Las de aceptación se utilizan para asegurarse de que el servicio cumpla con los requisitos y expectativas del usuario antes de su lanzamiento. En el documento se muestran otras pruebas importantes, las de rendimiento y las de seguridad, que son esenciales para garantizar que el servicio de Machine Learning funcione de manera eficiente y segura. Otro aspecto abordado en el trabajo son las herramientas, las cuales permiten automatizar las pruebas de software ofreciendo una serie de ventajas tales como ejecutar pruebas más rápido, eficientemente y con menos esfuerzo, realizar pruebas más exhaustivas y repetitivas identificar errores y problemas en los modelos y algoritmos de aprendizaje automático antes de su implementación, entre otras. Se presentan múltiples herramientas, entre las que se destacan TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, Apache Spark MLlib, entre otras.

In this paper, a scientific review of testing techniques and tools to ensure the quality and reliability of Machine Learning services is conducted. Testing techniques can be unit testing, integration testing, system testing, and acceptance testing. Unit testing is used to test individual components of the Machine Learning service, such as models and machine learning algorithms, to ensure they function correctly. Integration testing is used to test how individual components of the service function when integrated. System testing is used to test the Machine Learning system as a whole, ensuring it meets user requirements and expectations. Acceptance testing is used to ensure the service meets user requirements and expectations before its release. The paper also covers other important tests, such as performance testing and security testing, which are essential to ensure the Machine Learning service functions efficiently and securely. Another aspect addressed in the paper is the use of tools, which allow for the automation of software testing and offer a series of advantages, such as faster and more efficient testing, more exhaustive and repetitive testing, identification of errors and problems in Machine Learning models and algorithms before implementation, among others. Multiple tools are presented, including TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, Apache Spark MLlib, among others.