A/B Testing – porównywanie dwóch wersji modelu na użytkownikach.

Jest to metoda eksperymentalna wykorzystywana w ocenie skuteczności dwóch różnych wersji modelu, algorytmu lub interfejsu poprzez ich jednoczesne testowanie na odrębnych grupach użytkowników. Celem jest bezpośrednie porównanie wydajności, jakości predykcji lub innych metryk w rzeczywistych warunkach użytkowania, co umożliwia obiektywne wskazanie lepszego rozwiązania. Proces polega na losowym przypisaniu użytkowników do jednej z dwóch wersji, co minimalizuje wpływ czynników zewnętrznych i pozwala na rzetelną analizę wyników.

Stosowany przede wszystkim w dziedzinach takich jak marketing internetowy, rozwój oprogramowania czy systemy rekomendacyjne, zapewnia empirczne podstawy do podejmowania decyzji o wdrożeniu określonych rozwiązań. Analiza wyników najczęściej opiera się na statystycznych testach istotności, które pomagają wykryć, czy obserwowane różnice w efektywności są znaczące, a nie przypadkowe. Metoda ta stanowi narzędzie zwiększające efektywność i trafność wyborów w procesie optymalizacji produktów opartych na sztucznej inteligencji.