Сергей Агальцов
Инфосистемы Джет, Москва

Тестирование «черного ящика» или опыт десятка machine learning проектов

Чем для тестировщика ML-проект отличается от любого другого? Как тестировать то, что не поддаётся классическому представлению ожидаемый / фактический результат? Что именно из себя представляет грамотное разделение зон ответственности или, другими словами, как тестировщику не скатиться в Data Science? 

Данный доклад посвящен этим и многим другим вопросам. Через призму практического опыта десятка machine learning проектов автор анализирует проблемы, с которыми ему пришлось столкнуться на этапах формирования подхода к тестированию.

Уровень сложности
Секционный доклад (40 мин)

Комментарии

{{comment.AuthorInfo}}
{{ comment.DateCreated | date: 'dd.MM.yyyy' }}
Ваш отзыв теперь здесь. Продолжайте общаться с докладчиком
Напишите нам, мы онлайн!