Machine Learning Testing: Survey, Landscapes and Horizons

This paper provides a comprehensive survey of techniques for testing machine learning systems; Machine Learning Testing (ML testing) research. It covers 144 papers on testing properties (e.g., correctness, robustness, and fairness), testing components (e.g., the data, learning program, and framework...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on software engineering Jg. 48; H. 1; S. 1 - 36
Hauptverfasser:	Zhang, Jie M., Harman, Mark, Ma, Lei, Liu, Yang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.01.2022 IEEE Computer Society
Schlagworte:	Data models deep neural network Learning programs Machine learning Machine translation Robustness Software engineering Software testing Training data Trends Workflow
ISSN:	0098-5589, 1939-3520
Online-Zugang:	Volltext
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