Machine learning systems shift over time, making structured testing essential. In this short course, you’ll learn how to evaluate ML pipelines using unit, integration, and smoke tests and how to detect data drift across critical features. You will also create automated regression test suites that compare new model outputs to golden datasets, helping you catch degradation early and deploy reliably. Through concise videos, readings, hands-on practice, and guided coaching, you’ll define meaningful ML test cases and configure nightly pytest suites. By the end, you will have a practical, reusable testing framework you can apply directly to real-world ML pipelines.
Automate and Evaluate ML Pipeline Tests
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Automate and Evaluate ML Pipeline Tests
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Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Anomaly Detection
- Kategorie: Test Case
- Kategorie: Verification And Validation
- Kategorie: Unit Testing
- Kategorie: Integration Testing
- Kategorie: Test Planning
- Kategorie: System Testing
- Kategorie: Regression Testing
- Kategorie: Software Testing
- Kategorie: Test Automation
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Model Evaluation
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Unterrichtet in Englisch
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Dozent
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