Nuförtiden bevittnar vi en bred användning av modeller för maskininlärning (ML) i många säkerhetskritiska system, tack vare de senaste genombrotten i djupinlärning och förstärkande inlärning. Många människor interagerar nu med system baserade på ML varje dag, t.ex. röstigenkänningssystem som används av virtuella personliga assistenter som Amazon Alexa eller Google Home. I takt med att ML-området fortsätter att växa kommer vi sannolikt att bevittna omvälvande framsteg inom ett brett spektrum av områden, från finansiering, energi till hälsa och transporter. Med tanke på den ökande betydelsen av ML-baserade system i vårt dagliga liv blir det ytterst viktigt att garantera deras tillförlitlighet. På senare tid har programvaruforskare börjat anpassa koncept från programvarutestningsdomänen (t.ex. kodtäckning, mutationstestning eller fastighetsbaserad testning) för att hjälpa ML-ingenjörer att upptäcka och korrigera fel i ML-program. I detta dokument granskas aktuella befintliga testmetoder för ML-program. För det första identifierar och förklarar vi utmaningar som bör hanteras när vi testar ML-program. Därefter rapporterar vi befintliga lösningar som finns i litteraturen för att testa ML-program. Slutligen identifierar vi luckor i litteraturen i samband med testning av ML-program och ger rekommendationer om framtida forskningsinriktningar för forskarsamhället. Vi hoppas att denna omfattande översyn av testningsmetoder för programvara kommer att hjälpa ML-ingenjörer att identifiera rätt tillvägagångssätt för att förbättra tillförlitligheten hos sina ML-baserade system. Vi hoppas också att forskarsamhället kommer att agera enligt våra föreslagna forskningsriktlinjer för att främja toppmoderna tester för ML-program.
Nyligen genomförde Braiek och Khomh REF en omfattande översyn av teststrategier i ML-programvara och föreslog flera forskningsriktningar och rekommendationer i hur man bäst tillämpar SE-testmetoder i ML-program.
On Testing Machine Learning Programs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}