51Testing獨家連載:機器學習測試入門與實踐

發表于:2020-10-10 09:41  作者:融360 AI 測試團隊   來源:51Testing軟件測試網原創

字體: | 上一篇 | 下一篇 |我要投稿 | 推薦標簽: AI測試 測試技術


本書概述:本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設,能夠幫助讀者了解機器學習是如何工作的,了解機器學習的質量保障是如何進行的。
作者:融360 AI 測試團隊  
出版社:人民郵電出版社
出版日期:2020年10月
 
內容簡介
全書分為5部分,共15章。第一部分涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識;第二部分介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐;第三部分講解了機器學習測試基礎、特征專項測試及模型算法評估測試;第四部分介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程;第五部分探討了AI在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。
作者簡介
艾輝,中國人民大學統計學院碩士,融 360 高級技術經理。主要負責機器學習產品的質量保障工作,曾在餓了么公司擔任高級技術經理,負責用戶產品、新零售產品的質量保障工作。有 8 年多的測試開發工作經驗,曾多次受邀在行業技術大會(如 MTSC、GITC、NCTS、TOP100、TiD、A2M 等)上做主題分享。對大數據、機器學習測試技術有深刻的理解,并長期專注于質量保障與工程效能研究。

本書詳細介紹
前言
目錄
獨家連載
第1章 機器學習的發展和應用
1.1 什么是機器學習
1.2 機器學習的發展
1.3 機器學習的應用
1.3.1 數據挖掘
1.3.2 人臉檢測
1.3.3 人機對弈
1.3.4 機器翻譯
1.3.5 自動駕駛
1.3.6 其他應用
1.4 本章小結
第6章 大數據測試指南
6.1 大數據測試概述
6.1.1 什么是大數據測試
6.1.2 大數據測試與傳統數據測試差異
6.2 大數據ETL測試
6.2.1 ETL測試流程
6.2.2 ETL測試方法
6.2.3 ETL測試場景
第7章 大數據工具實踐
7.1 大數據測試工具
7.1.1 大數據測試的痛點
7.1.2 大數據測試工具的設計
7.1.3 大數據測試工具的使用
第8章 機器學習測試基礎
8.1 機器學習生命周期
8.2 機器學習測試難點
8.3 機器學習測試重點
第9章 特征專項測試
9.1 特征工程簡介
9.1.1 數據探索
9.1.2 數據預處理
第10章 模型算法評估測試
10.1 模型算法評測基礎
10.1.1 模型算法評測概述
10.1.2 樣本數據劃分策略




51Testing軟件測試網將在近期對本書部分章節進行獨家連載,敬請關注
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