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机器学习模型（AI）测试入门
从零开始，通过实时示例学习ML模型（AI）所有阶段涉及的测试类型和策略
讲师：Rahul Shetty Academy
您将学到的内容
- 人工智能与机器学习模型简介
- 理解机器学习模型的生命周期及其测试范围
- 机器学习工程阶段的左移测试，例如过拟合与欠拟合测试
- 机器学习验证阶段的质量保证功能测试，包含25种不同的测试类型与策略
- 机器学习模型的API测试范围及ChatGPT模型示例
- 机器学习模型的责任AI测试，例如偏差、公平性、伦理、隐私测试等
- 机器学习模型的部署后测试策略，例如数据漂移与概念漂移测试
- 生产环境中质量保证的持续跟踪与监控活动
要求
- 无。所有概念均从零开始讲解
描述
本课程将向您介绍机器学习模型测试的世界。
随着人工智能持续革新各行业，许多公司正在开发自己的机器学习模型以提升业务运营。然而，测试这些模型带来了独特挑战，这些挑战与传统软件测试存在差异。机器学习模型测试需要对数据质量、模型行为以及支撑它们的算法有更深入的理解。
本课程从解释人工智能与机器学习的基本概念开始，深入探讨机器学习模型的测试概念与策略，并结合实时示例进行说明。
以下是本教程的概要日程安排：
- 人工智能简介
- 机器学习模型及其生命周期概述
- 机器学习工程阶段的左移测试
- 机器学习验证阶段的质量保证功能测试
- 机器学习模型的API测试范围
- 机器学习模型的责任AI测试
- 机器学习模型的部署后测试策略
- 生产环境中质量保证的持续跟踪与监控活动
通过本课程的学习，您将在模型生命周期的每个阶段掌握机器学习模型测试的专业技能。
请注意：本课程重点讲解机器学习测试中特有的测试类型和方法论，并结合实际案例进行说明。
本教程不涉及任何特定的编程语言或代码。
本课程适合哪些人：
- 质量保证测试员
- 软件工程师
- 软件测试员
- 数据工程师
- 开发者
- 测试经理
| 共 31 节课程 • 总时长 4 小时 53 分钟 | |
| 第一章 入门机器学习 测试基础 | |
| 1. 教程介绍和议程 | 7分13秒 |
| 2. 人工智能系统导论与实例 | 7分57秒 |
| 3. 什么是机器学习以及它与人工智能家族的关系是什么 | 7分53秒 |
| 4. 常用机器学习模型及其应用示例 | 4分12秒 |
| 第二章 机器学习模型工程阶段（监督学习）的早期测试策略 | |
| 1. 理解机器学习模型生命周期阶段及在线/离线模式 | 5分27秒 |
| 2. 机器学习模型如何运作的简述 – 学习使用术语 | 11分19秒 |
| 3. 理解过拟合测试和欠拟合如何与训练数据集工作 | 11分4秒 |
| 4. 预测房价（机器学习模型）演示，展示算法内部工作原理 | 15分34秒 |
| 5. 关于带过拟合和欠拟合的监督学习模型测试的修订 | 7分13秒 |
| 第三章 工程阶段的无监督学习模型测试 | |
| 1. 机器学习模型中无监督学习的介绍及示例 | 12分17秒 |
| 2. 在无监督学习中测试范围，使用数据点模式与聚类分数 | 9分17秒 |
| 3. 对无监督学习与聚类分数分析的修订 | 6分1秒 |
| 第四章 强化学习与机器学习模型中常用的框架和算法 | |
| 1. 强化学习在机器学习模型中的介绍与实例 | 10分47秒 |
| 2. 开发机器学习模型中常用的算法和框架 | 10分42秒 |
| 第五章 评估阶段机器学习模型的功能测试 | |
| 1. 什么是验证未见数据集，以及为什么需要它 | 7分7秒 |
| 2. 温度测试以微调机器学习模型的响应预测 | 9分16秒 |
| 3. 提示测试，使用零样本提示和思维链提示进行测试 | 9分30秒 |
| 4. 相关性开始测试 & 幻想声明测试在机器学习模型上 | 12分53秒 |
| 5. 可重复性测试 & 在不同阶段提问以进行测试 | 7分9秒 |
| 6. 风格迁移测试 & 意图识别测试 on 机器学习模型 | 17分31秒 |
| 7. 什么是不变性测试和双向测试用于AI模型 | 9分30秒 |
| 第六章 机器学习模型API测试入门 | |
| 1. 创建OpenAI账户以测试ChatGPT API的生成回复功能 | 8分 |
| 2. 下载 Postman 工具以设置 ChatGPT API 测试环境 | 15分45秒 |
| 3. PostBot 插件，用于生成 API 响应的自动化脚本 Postman | 9分23秒 |
| 第七章 负责任的AI测试，以机器学习（AI）模型为例 | |
| 1. 对ML响应进行公平性测试以检查偏差的重要性 | 7分51秒 |
| 2. 透明度测试以及为什么在AI竞争中保持领先是必要的 | 7分7秒 |
| 3. 数据隐私和安全测试在机器学习模型上 | 10分28秒 |
| 第八章 部署后测试类型及机器学习模型示例 | |
| 1. 集成与延迟测试对生产ML模型的重要性 | 7分42秒 |
| 2. 数据漂移测试和概念漂移测试在机器学习模型中的重要性 | 11分13秒 |
| 3. 影子测试和A/B测试以认证最新版本的机器学习进入生产环境 | 10分53秒 |
| 第九章 最后的话 – 机器学习模型在问答领域的影响 | |
| 1. 如何QA可以成为机器学习模型生命周期中的关键资源 | 5分27秒 |
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