机器学习测试重点——机器学习测试(10)(图)

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  8.3 机器学习测试重点  在测试之前我们可能会有一些疑问,比如:  1)模型能力达到怎样的标准可以部署到生产环境?  2)如何设计测试用例才能以最小的成本完成上述标准的测试?  3)如何获取测试数据?  4)训练数据是不是和测试数据完全不一致,...

机器学习测试难点——机器学习测试(9)(图)

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  8.2 机器学习测试难点  从机器学习的生命周期中不难发现,模型是从数据中抽象出来的用来描述客观世界的数学模型。它基于对历史数据的学习,对新的数据进行预测。目前模型已经被广泛应用于研究或者商业活动中,对研究者或者机构的决策产生重要影响。 ...

机器学习测试基础——机器学习测试(8)(图)

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  第8章 机器学习测试基础  从前面的章节我们可以了解到机器学习模型表示一类软件,该软件从给定的数据集中学习,然后根据其学习到的规律对新数据集进行预测。换句话说,使用历史数据集训练机器学习模型,以便对新数据集进行预测。为了更好地保证其服务...

技术选型——机器学习测试(7)

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  2. 技术选型  调研发现常用的Python连接Hive的工具有Presto、pyHive、impala及pyhs2等。经过执行效率及公司现有环境综合比较最终选择了Presto作为查询主要工具。  Presto是由Facebook开发的,是一个运行在多台服务器上的分布式查询引擎,本身虽然并...

大数据工具实践——机器学习测试(6)(图)

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  第7章 大数据工具实践  大数据类项目测试验证功能点繁琐,不仅需要关注数据ETL过程流转的正确性,还需要关注ETL过程中数据的质量问题。ETL过程依赖任务调度工具,ETL过程中产生的数据依赖数据质量监控工具,ETL测试依赖集成的大数据测试工具。由此可...

非功能性测试——机器学习测试(5)(图)

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  2. 非功能性测试  由于大数据面向具体行业的应用,所以除了功能性测试外,还需要在整个大数据处理中进行非功能性测试。主要包括性能测试、兼容性测试、安全测试、易用性测试等,下面分别进行介绍。  ·性能测试  性能测试:是大数据测试过程中的...

大数据ETL测试——机器学习测试(4)(图)

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  6.2 大数据ETL测试  6.2.1 ETL测试流程  与传统数据测试过程类似,大数据ETL测试也需要经历不同的测试阶段。其主要的测试过程如图6-1所示:图6-1 大数据测试过程  接下来,详细介绍一下大数据ETL测试流程涉及到的几个重要步骤:分析业务需求、设...

大数据测试指南——机器学习测试(3)(图)

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  第6章 大数据测试指南  对于存在大数据业务的企业来说,大数据测试是一项关键的工作。大数据类项目通过收集处理大量的数据,并结合各种技术手段对数据进行分析、建模,从而帮助企业创造价值,带来效益。通过大数据测试来保证数据在整个业务流转中的正...

机器学习的应用——机器学习测试(2)(图)

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  1.3 机器学习的应用  机器学习的应用十分广泛,在日常生活中随处可见,例如,停车场出入口车牌识别、语音输入法、人脸识别、电商网站的商品推荐、新闻推荐等。接下来简单介绍一些常见的应用。目前对于机器学习的研究和使用主要集中于图1-4所示的一些...

机器学习的发展和应用——机器学习测试(1)(图)

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  第1章 机器学习的发展和应用  机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)的一个核心子领域,它使计算机在没有人类干预的情况下自动预测结果。1952年,IBM的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)...

51Testing独家连载:机器学习测试(图)

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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...

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