Effektive Teams für maschinelles Lernen

Kapitel 5. Automatisiertes Testen: Schnell sein , ohne etwas kaputt zu machen

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Dana hat sich gerade an ihren Schreibtisch gesetzt, der Duft von frischem Kaffee erfüllt den Raum um sie herum. Sie und ein Junior Data Scientist im Team arbeiten weiter an der User Story, die sie gestern begonnen haben: Sie entwickeln eine neue Funktion, die das Modell verbessern könnte.

Sie nahmen die notwendigen Änderungen vor und führten einen Befehl aus, um die Tests auszuführen. Mit dieser Testreihe konnten sie überprüfen, ob sich die gesamte Codebasis immer noch wie erwartet verhält. Nach 20 Sekunden zeigte ihr Terminal grüne Striche an - alle Tests waren bestanden.

Manchmal wurde das Terminal rot. Einige Tests schlugen fehl, aber das ist in Ordnung - die fehlgeschlagenen Tests fingen sie auf, als sie kurz davor waren, in ein tiefes Kaninchenloch zu fallen, und halfen ihnen, sich leicht zu erholen, indem sie ein paar Schritte zurückgingen. Die Tests sind jetzt wieder grün und sie haben es noch einmal versucht.

Ob grün oder rot, die Tests gaben ihnen schnelles Feedback zu Codeänderungen. Die Tests gaben ihnen Selbstvertrauen und einen gelegentlichen Dopaminstoß, der ihnen sagte, ob sie in die richtige Richtung gingen oder sie stoppte, wenn sie in die falsche Richtung gingen. Sie mussten keine mühsame Abfolge von manuellen Schritten befolgen, um den Code zu testen. ...