Verstehen des Geschäftsproblems
Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten beim Start-Up Proseware, das Ärzt*innen dabei helfen möchte, bei ihrer Arbeit erfolgreicher zu sein. Als Hilfe für Ärzt*innen wird eine neue Webanwendung entwickelt, mit der für Patient*innen basierend auf medizinischen Informationen schneller Diagnosen gestellt werden können.
Ein Diabetesklassifizierungsmodell wurde trainiert und ist bereit, mit der Web-App integriert zu werden. Ein wichtiges langfristiges Ziel von Proseware besteht darin, die App und die Genauigkeit des Modells kontinuierlich zu verbessern.
Sie sind dem Team als Techniker*in für maschinelles Lernen beigetreten und werden gebeten, die kontinuierliche Integration des Modells mit der App zu standardisieren. Ein wichtiger Aspekt der Standardisierung ist es, sicherzustellen, dass der Code zum Trainieren des Modells überprüft wird.
Um den Code zum Trainieren des Diabetesklassifizierungsmodells zu überprüfen, führen Sie Folgendes aus:
- Linten: Prüfen auf programmgesteuerte oder stilistische Fehler in den Python- oder R-Skripts
- Unittests: Überprüfen der Leistung der Codeinhalte
Um dem Data Science-Team dabei zu helfen, die Codequalitätsstandards zu verstehen, können sie ihren Code beim lokalen Entwickeln in Visual Studio Code überprüfen.
Sie sollten die Codeüberprüfung jedoch automatisieren, damit der gesamte Code, der an die Produktion gesendet wird, keine Probleme aufweist und wie erwartet funktioniert. Zusammen mit dem Data Science-Team entscheiden Sie sich, Linten und Unittests auszuführen, wann immer ein Pull Request mithilfe von GitHub Actions erstellt wird.