[도서리뷰] 제이펍 '인공지능 소프트웨어 품질 보증을 위한 테스트 기법'

해당 포스트는 제이펍에서 출간한 '인공지능 소프트웨어 품질 보증을 위한 테스트 기법'를 읽고 작성한 서평입니다.

INTRO

AI 시스템의 복잡성이 증가하면서 소프트웨어 테스팅 전략은 지속적으로 진화해왔습니다. 초기에는 전문적인 소프트웨어 엔지니어가 일일이 소프트웨어를 테스트하는 수작업 방식이 주로 사용되었으나 이 방법은 시간과 비용이 많이 들며, 인공 지능의 적용에는 한계가 있었습니다. 이를 개선하기 위해, 자동화된 테스트 기술이 개발되었고, 인공 지능 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 예외 상황 및 오류를 감지하고, 빠르고 효과적인 테스트가 가능해졌습니다.

최근 인공지능 시스템 테스트에 딥러닝 및 강화학습 등의 기술이 적용된 테스트 기법이 많이 나타나고 있는데, 이를 평가하기 위해서는 특정 상황에서의 성능과 예측력을 평가가 가능해야 합니다. 이를 위한, 테스트 방법론이 같이 개발되고 있으며, 인공지능 시스템의 정확성, 안정성, 일관성 등을 평가할 수 있게 되었습니다.

해당 도서에서는 위에서 언급한 인공지능 테스트 기법 4가지를 소개하고 있으며, 책에 대한 간략한 소개와 저의 서평을 아래 정리하였으니 책 선택에 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

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책 소개

국내 최초의 인공지능 소프트웨어 테스트 기술서

AI를 현장에서 활용하기 전에 품질을 보증하기 위해서는 적절한 테스트 기법이 필수다. 하지만 기존의 소프트웨어 테스트 기법이 AI 소프트웨어 테스트에도 적합할까? 이 책은 국내에 처음으로 소개하는 AI 소프트웨어 테스트 기법 전문서로, AI 소프트웨어에 특화한 테스트 기법 4가지를 소개한다. 실제 사례들을 살펴보면서 4가지 테스트 기법의 원리를 배우고, 각 기법에 대한 튜토리얼을 따라 하며 실무에 적용해보자.

대상 독자

AI 소프트웨어의 테스트 방법을 몰라서 곤란한 엔지니어
AI 소프트웨어에 품질 문제가 발생하지 않을까 걱정하는 품질 보증 담당자
자사 업무에 AI를 도입하고 싶지만, 지식 부족으로 불안한 실무 담당자 등

AI 소프트웨어 테스트 기법 4가지

메타모픽(metamorphic) 테스트
뉴런 커버리지(neuron coverage) 테스트
최대 안전 반경(maximum safe radius) 테스트
커버리지 검증(coverage verification)

책을 읽고

▶ 주관적인 평점 : 4.5점 / 5.0점

해당 도서에서는 인공지능 테스트 기법에 대한 다양하고 구체적인 내용을 설명합니다. 특히, 인공지능 모델을 효과적으로 평가하기 위한 네 가지 테스트 기법에 대해 배경, 이론, 예시 코드와 함께 자세히 설명하며, 초보자들도 이해할 수 있도록 개념부터 자세히 설명합니다. 학습에 사용된 코드는 조금만 수정하면 자신에게 맞는 코드로 변경하여 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.

책에서 소개하는 4가지 인공지능 테스트 기법은 각각의 장단점이 있지만, 함께 활용하여 인공지능 모델의 다양한 측면을 평가할 수 있습니다. 이 책을 통해 인공지능 모델 개발 및 평가에 대한 이해를 높일 수 있었으며, 이를 활용하여 보다 안정적이고 신뢰성 있는 인공지능 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다.

개인적으로는 학습 과정에서 얻은 코드들을 모듈화 하여 업무에 적용해 볼 생각입니다. 코드 사용이 생각보다 어렵지 않았고, 일부는 패키지를 사용하여 파라미터만 조정해 주면 바로 적용 가능 할 것으로 보였습니다. 개인 모델링 작업에도 적용해 볼 수 있을 것 같아 기대되는 부분입니다.

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