Utformning av AI-algoritmtestscenario

Denna tjänst tar itu med en kritisk utmaning som många organisationer står inför: hur AI-lösningar och dataset ska utvärderas korrekt innan de distribueras i verkliga tillämpningar. Innan du använder vår tjänst kan du vara osäker på din AI-modells faktiska prestanda, osäker på om din dataset är lämplig för dina behov eller undrar hur du systematiskt testar dessa komponenter. Efter att ha gått igenom vår testscenariodesigntjänst har du ett tydligt, strukturerat testramverk som hjälper dig att veta hur du testar din AI-lösning för att ta reda på hur bra den fungerar under specifika förhållanden. Vi har den kunskap som krävs i AI-testning för att bestämma under vilka förhållanden systemet ska testas, med hänsyn till den miljö där det kommer att användas.Om du till exempel utvecklar en AI-modell för upptäckt av grödsjukdomar, kommer vi att utforma tester som utvärderar dess noggrannhet över olika ljusförhållanden eller olika tillväxtstadier.Då kommer du att kunna utföra dessa tester och få insikter om din lösnings styrkor och begränsningar, vilket hjälper dig att fatta välgrundade beslut om implementeringsberedskap eller nödvändiga förbättringar. Dessutom eliminerar detta systematiska tillvägagångssätt gissningar och ger dokumenterade bevis på din AI-lösnings kapacitet, vilket är särskilt värdefullt för intressenters kommunikation och efterlevnadskrav. Dessutom skulle Gradiant också kunna genomföra det utformade testscenariot på en annan tjänst (se tillhörande tjänster).

Tjänsten börjar med ett första samrådsmöte där vi diskuterar dina specifika behov och mål. Designprocessen för testscenariot tar vanligtvis mellan 2-4 veckor, beroende på komplexiteten i din AI-lösning och testkraven. Tjänsten kan levereras året runt eftersom det i första hand handlar om analytiskt arbete och designarbete. Eftersom detta främst är en designtjänst kan den genomföras på distans genom virtuella möten och samarbetssessioner online, men personliga möten på våra anläggningar kan ordnas om så önskas. Som utdata får du ett detaljerat testscenariodokumentationspaket som innehåller det fullständiga testprotokollet, utvärderingsmått, datakrav, testmiljöspecifikationer och förväntade resultat. Denna dokumentation kommer också att beskriva eventuella särskilda infrastrukturkrav som behövs för att utföra testerna. Vi tillhandahåller också en genomförbarhetsbedömning som visar om de utformade testerna kan utföras med hjälp av TEF:s infrastruktur eller om ytterligare resurser skulle behövas. För att påbörja tjänsten måste kunderna tillhandahålla en tydlig beskrivning av sin AI-lösning eller datauppsättning, avsedda användningsfall, eventuella befintliga utvärderingsmått som de använder och specifika aspekter som de vill testa. Om kunderna planerar att använda sin egen AI-modell eller dataset bör de också tillhandahålla teknisk dokumentation om dessa komponenter, inbegripet formatspecifikationer och eventuella kända begränsningar.

Designtjänsten för testscenarier kan anpassas på flera sätt för att passa dina specifika behov. Testprotokollen kan anpassas för olika typer av AI-algoritmer, från grundläggande maskininlärningsmodeller till komplexa djupinlärningssystem. Vi kan utforma scenarier för olika utvärderingsmål, till exempel noggrannhetsbedömning, robusthetstestning, biasdetektering eller prestandajämförelse mot befintliga lösningar. Omfattningen av testningen kan justeras baserat på dina krav, allt från fokuserad testning av specifika funktioner till omfattande utvärdering av hela AI-systemet. Vi kan införliva domänspecifika testkrav, till exempel testning under särskilda miljöförhållanden eller med specifika datadistributioner som är relevanta för ditt användningsfall. Det finns dock en viktig begränsning att beakta: mycket storskaliga testscenarier kan behöva delas upp i mindre komponenter som bör ha sina egna tester.Det är också viktigt att notera att även om vi kan utforma testscenarier för alla AI-lösningar, bör det faktiska utförandet av dessa tester utföras på en annan tillgänglig tjänst (se relaterade tjänster), som skulle behöva ordnas separat.