51Testing独家连载:机器学习测试入门与实践

发表于:2020-10-10 09:41  作者:融360 AI 测试团队   来源:51Testing软件测试网原创

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本书概述:本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。
作者:融360 AI 测试团队  
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2020年10月
 
内容简介
全书分为5部分,共15章。第一部分涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分探讨了AI在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。
作者简介
艾辉,中国人民大学统计学院硕士,融 360 高级技术经理。主要负责机器学习产品的质量保障工作,曾在饿了么公司担任高级技术经理,负责用户产品、新零售产品的质量保障工作。有 8 年多的测试开发工作经验,曾多次受邀在行业技术大会(如 MTSC、GITC、NCTS、TOP100、TiD、A2M 等)上做主题分享。对大数据、机器学习测试技术有深刻的理解,并长期专注于质量保障与工程效能研究。

本书详细介绍
前言
目录
独家连载
第1章 机器学习的发展和应用
1.1 什么是机器学习
1.2 机器学习的发展
1.3 机器学习的应用
1.3.1 数据挖掘
1.3.2 人脸检测
1.3.3 人机对弈
1.3.4 机器翻译
1.3.5 自动驾驶
1.3.6 其他应用
1.4 本章小结
第6章 大数据测试指南
6.1 大数据测试概述
6.1.1 什么是大数据测试
6.1.2 大数据测试与传统数据测试差异
6.2 大数据ETL测试
6.2.1 ETL测试流程
6.2.2 ETL测试方法
6.2.3 ETL测试场景
第7章 大数据工具实践
7.1 大数据测试工具
7.1.1 大数据测试的痛点
7.1.2 大数据测试工具的设计
7.1.3 大数据测试工具的使用
第8章 机器学习测试基础
8.1 机器学习生命周期
8.2 机器学习测试难点
8.3 机器学习测试重点
第9章 特征专项测试
9.1 特征工程简介
9.1.1 数据探索
9.1.2 数据预处理
第10章 模型算法评估测试
10.1 模型算法评测基础
10.1.1 模型算法评测概述
10.1.2 样本数据划分策略




51Testing软件测试网将在近期对本书部分章节进行独家连载,敬请关注
查看更多《51Testing软件测试网作品系列》:http://www.51testing.com/html/36/category-catid-136.html

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