過去6か月間に、多くの業界の友人が「機械学習テストの紹介と実践」の発行の進捗状況についてさまざまなチャネルを通じて問い合わせてきました。本書への熱意と期待に心より感謝申し上げます。
「機械学習テストの紹介と実践」がついに登場！
「機械学習テストの紹介と実践」は、JDプラットフォームで事前販売されています。
プレセールチャネル：機械学習テストの紹介と実践
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科学技術の発展に伴い、人工知能はスマートシティ、スマートファイナンス、スマートホームなどの社会のさまざまな分野に徐々に浸透しています。人工知能技術は、前例のないスピードであらゆる方向に私たちの生活を変え、新たな産業変革をもたらしています。人工知能の開発のための戦略的機会をつかむために、多くの企業がデジタル変換とアップグレードを積極的に行っています。人工知能の分野は大きな開発の機会に直面していますが、大きな課題にも直面しています。これは、人工知能の分野ですべての開業医と高い理想を持つ人の技術レベルと専門知識に対するより高い要件を提起します。
機械学習は、人工知能の分野で最も重要な方向性の1つです。機械学習アプリケーションの人気が高まり、独自のテクノロジーが複雑になるにつれて、機械学習アプリケーションの品質はますます顕著になっています。これは主に、データ品質、機能エンジニアリング、モデル効果、製品機能の側面に反映されます。たとえば、トレーニングデータの品質は機械学習モデルの信頼性の低下につながり、最終的には誤った結論につながり、誤った決定（予測）を行う可能性があります。品質リスクをもたらす一方で、コストも上昇します。IBMの2016年のデータコストに関する調査によると、データ品質の悪さだけで、年間の経済的コストの損失は約3.1兆米ドルです。機械学習アプリケーションの品質を確保することは、ビジネスでのアプリケーションの重要な部分であることがわかります。
従来のソフトウェアとインターネット製品のテストでは、テスト方法と品質保証システムは比較的成熟しています。また、機械学習テストは別の新しい方向であり、従来のソフトウェアやインターネット製品のテスト方法の機械的なコピーを作成することはできません。また、業界には機械学習の完全な品質システムがほとんどありません。過去2年間、機械学習テストの技術的な課題に直面して、著者は一連の技術的な取り組みアクションを策定して完了しました。3つの側面から始めます：最初に機械学習の専門コースのトレーニング、体系的に機械学習の技術を学び、トレーニングのモデリングのプロセスに習熟してから、特別な技術的実践（ビッグデータの自動化、自動機能分析、モデル効果評価、モデル）に基づいています実験管理など）、機械学習テストでの実践的な経験を継続的に蓄積し、機械学習アプリケーションの品質システムを徐々に構築します。最後に、ビジネスシナリオを組み合わせて、さらなる補足や改善（モデルの導入、モデルのモニタリングなど）を行います。
この本を執筆する当初の目的は、機械学習テストにおける著者の実践と経験の蓄積を業界の友人と共有し、機械学習テストの開発を共同で促進し、業界の友人が「新しいインフラストラクチャ」の波で将来の機会を獲得できるようにすることです。
エグゼクティブサマリー
この本は、機械学習テスト技術と品質システム構築を包括的かつ体系的に紹介しています。合計15の章が5つのパートに分かれています。
- パート1（1-4章）基本知識は、機械学習、Pythonプログラミング、およびデータ分析の基本知識をカバーしています。
- パート2（5-7章）ビッグデータは、ビッグデータの基本、ビッグデータのテストのガイドライン、および関連するツールの実践を紹介します。
- パート3（8〜10章）モデルテストでは、機械学習テスト、機能特別テスト、モデルアルゴリズム評価テストの基本について説明します。
- パート4（第11〜13章）モデルエンジニアリングでは、モデル評価プラットフォーム、機械学習エンジニアリング技術、機械学習継続的デリバリープロセスの実践を紹介します。
- パート5（第14-15章）テストにおけるAIは、テスト分野におけるAIの探求と実践、およびAI時代のテストエンジニアの将来について説明します。
この本は、機械学習の仕組みと、機械学習の品質保証を開始する方法を読者が理解するのに役立ちます。この本は、機械学習を理解したい一般読者に適しています。また、機械学習を学びマスターしたいテクニカルワーカーに適しています。
エンジニアリング開発およびテストエンジニアは、この本を読むことで、ビッグデータテスト、機能テスト、およびモデル評価の知識を体系的に理解できます。アルゴリズムデータのバックグラウンドを持つエンジニアは、この本を読むことで、モデル評価の方法と手段を学び、広げることができます。モデルエンジニアリングプラクティスのアイデア。テクニカルエキスパートやテクニカルマネージャーは、この本を読むことで、機械学習の品質保証とエンジニアリング効率のアイデアを得ることができます。
本の特徴
最初の本、業界初のAIテストの攻略。
理解しやすく、15のAIテストポイントを選択し、ゼロから始めて、機械学習テストを完全に理解します。
コンテンツは豊富で、5つの主要な技術トピック、ビッグデータ、モデルアルゴリズム、モデル評価、エンジニアリングアーキテクチャ、インテリジェントテストをカバーしています。
強く推奨します。32人のテスト専門家、アルゴリズム専門家、技術リーダー、大学教授が共同で推奨します。
典型的なシナリオ、3つの主流モデルシナリオの詳細な説明、画像分類、推奨広告、および財務リスク管理。信用リスク管理モデルの技術原理とエンジニアリングフレームワークの詳細な分析、およびリスク管理モデル製品のフルリンク品質保証計画の出力。
何百もの学校を集め、理論を説明する過程でより多くのイラストを使用するなど、市場で優れた作品の特徴を吸収しました。コードは、より直感的に読みやすいカラースタイルを採用しています。150以上のイラストの例、イラストによる説明。最高のエクスペリエンスを実現するために、テキスト全体がカラーで印刷されます。
著者について
専門家が推奨
AIテストを体系的に説明した業界初の本として、この本は業界の専門家から幅広い注目と満場一致の賞賛を受けています。
ここにいくつかの素晴らしいレビューの抜粋があります、内容は次のとおりです：
この本は主に機械学習の分野に焦点を当てています。機械学習は人工知能アルゴリズムの中核です。本の内容はすべて、機械学習テストにおける360 AIテストチームの実践と経験の蓄積です。このような効果的な共有と学習を通じて、人工知能の分野での技術交流がより促進され、アイデアが衝突でより多くのスパークに突入することが期待されています。——Ye Daqing、Rong360の共同創設者兼CEO
機械学習理論に関連する従来の教科書とは異なり、この本は斬新な視点を持ち、QAの視点から機械学習製品の品質保証とエンジニアリング効果を説明し、実際のビジネスシナリオで機械学習テスト方法を実装する方法に焦点を当てています。本は内容が豊富で、章の設計は段階的に行われ（機械学習、データ品質、モデル評価、モデルエンジニアリング、インテリジェントテスト）、内容は簡単に理解でき、多数の実際のケースがリストされます（例：財務リスク管理、インテリジェントな推奨、画像分類など）。 、私は読者が学び、理解するのを助けたいと思います。-Rong360の共同創設者兼CTOのLiu Caofeng氏
私はそれを聞いたことがあります。絶妙な機械学習技術と完璧な機械学習方法に興味を持っているより多くのエンジニアがこの本を先に読んで体系的な要約を取得し、著者の経験を理解し、美術業界に特化していると感じていただければ幸いです。日常の業務に応用でき、現場の技術エキスパートになれます。-アリババローカルライフのシニアサイエンティスト、ジャンファン
今日、私は、インテリジェントシステムをテストする方法を教えてくれるそのような本を持っていることを非常に嬉しく思います。たとえば、機能固有のテストやモデルアルゴリズムの評価テストなどです。テストのこの側面は、人工知能テストの核心であり、この本の主要な内容でもあります。モデルの変換テスト、ファジングテスト、堅牢性テスト、解釈性テストなどについて説明します。リスク管理などの3つの典型的なビジネスシナリオでのモデルアルゴリズムの評価実践により、コンテンツのこの部分のより詳細な分析と解釈が行われるため、読者はモデルアルゴリズムの評価方法、プロセス、および特定の操作をよりよく理解できます。-Tongji大学の著名な教授であり、「Whole Software Testing」の著者であるZhu Shaomin氏
従来のモデリングプロセスのモデルテストとは異なり、この本では、データ収集、モデリングテスト、モデルの起動、オンラインABテストのさまざまな段階で品質テストに合格し、テスターの仕事の観点から機械学習製品を開発する方法について説明します。機械学習モデルの正しい開発と立ち上げを確認します。機械学習の品質テストは、システムの安定性、機能の正確性、スループットなどの従来のテスト角度だけでなく、データの正確性、モデルの正確性、モデルのオフライン計算、オンライン計算の一貫性などもカバーする必要があります。アルゴリズムエンジニアは通常、問題。この本は、機械学習製品の研究開発に豊富な実地経験と斬新な視点をもたらし、人工知能製品の研究開発に取り組む実践者に良い啓発をもたらします。-AI Ctripの大規模なデータとアプリケーションの開発、ヘッド、VPのZou Yu
と従来の機械学習を本と比較すると、本は機械学習とAIインテリジェント製品テストのアプリケーションをテストする方法により重点を置いています。この本は、内容と詳細なケースが豊富で、データ分析、機械学習、ビッグデータなどの基本的な知識だけでなく、モデルアルゴリズム評価、機能テスト分析、モデルエンジニアリングプラットフォームなどの原理とケーススタディについても説明しています。この本は理解しやすく実用的で、機械学習とビッグデータテストを始めたい学生に非常に適しています。——Shen Jian、Kuaigou TaxiのCTO、パブリックアカウント「Road to Architect」の著者
人工知能の開発が本格化しており、機械学習が最も重要であり、囲碁の遊び方、ゲームの遊び方、オートパイロットの習得が可能な機械は問題ありません。テストはエンジニアリング品質システムの必要な部分です。チューリングテストに合格したインテリジェントマシンがないときに機械学習をテストするにはどうすればよいですか？人工知能のIQを測定する方法は？より高い人工知能が必要ですか？機械学習を使用して、機械学習の効果をテストできますか？この種の問題は機械学習自体よりも興味深いようで、この本の著者がそれについて教えてくれます。——Shi Haifeng、Shell Financial Servicesの2B2C CTO、パブリックアカウント「IT Migrant Workers Gossip」の著者
機械学習の分野でのテストは比較的新しい方向性であり、テストシステムはまだ徐々に改善の段階にあります。AI Huiは、上級AIテストチームリーダーとして、本書で機械学習の分野にテストテクノロジーを体系的に紹介し、機械学習モデルとエンジニアリングテストの詳細な開発を行い、AIテストエンジニアに示しました学習ルート。この本を読んだ後は、AIのテスト作業をより包括的に理解できるようになるため、視野と実際の戦闘の拡大に大きく役立ちます。-SF市の人工知能センターの責任者、徐明泉
ビッグデータと人工知能技術の開発と普及により、機械学習ベースのソリューションはビジネス問題のモデリングと最適化においてますます重要な役割を果たしており、モデル、機能、および効果の関連する品質保証もより重要です。エンジニアリングアーキテクチャと製品機能の品質保証と比較して、機械学習モデルは、その非線形性と感度のために、保証することがより困難です。著者は、関連分野における彼の長期的なプロジェクトの経験をまとめ、この本で紹介していますが、関連する学生にとっては、一定のインスピレーションと参照の重要性があることが期待されます。——Yan Kuiming、Didiシニアアルゴリズムエキスパート
インターネットは後半に入り、後半の主役は人工知能です。人工知能の最も重要な分野である機械学習はかなり新しい分野であり、機械学習に基づくテストは、ほとんどの人がたどった道です。機械学習を行う企業は多くなく、機械学習テストに重点的に取り組んでいるチームはFengmao Lingjiaoです。AiHui氏と彼が率いるRong360AIテストチームは、機械学習テストの実践と第一線での実務経験が現時点で非常に貴重です。アップ。今日、人工知能が爆発的に増加している今、市場は機械学習技術のテストに特化した本を待ち望んでいます。人工知能を取り入れたいと思っているすべてのテスト担当者は、この本をRong360 AIの棚に置いてください。テストチームにとっての第一線のテスト経験の貴重な本。できるだけ早く本を完成させることをお勧めします。実際に人工知能関連のテストを行っているときは、随時それを使用して、Ai Huiと彼のチームの経験を見ることができます。これは大きな助けになると思います。-Testin Cloud Testingの社長であるXu Kun氏
10年前、私がアリで働いていたときに、機械学習モデルのテストを開始しましたが、そのとき、アルゴリズムモデルのテストデータは非常に不足していました。10年が経過し、インターネット全体がビッグデータ処理、機械学習、ディープラーニング、人工知能に基づいて実行され、社会全体がこれらのテクノロジーと深く統合されています。品質を確保し、効果を評価する方法は、すでに社会開発のための重要な作業方向です。ただし、さまざまな理由により、対応するテストシステムは科学研究の範囲から外れていません。AiHuiのチームの本は、この時間のギャップを埋め、アルゴリズムモデルテスト、機械学習、AIテストの開発を促進しました。今後、テスト業界でより多くのAIが出現すると予想されます。テストプラクティスの概要。-ホグワーツテストアカデミーの創設者であり、テストバー（北京）テクノロジー株式会社のテストアーキテクトであるHuang Yansheng（Si Han）氏
未来が来て、私たちが住んでいる時間は過去とはまったく異なります。人工知能とビッグデータテクノロジーは、最高の科学研究テクノロジーの祭壇から実用的なテクノロジーへと変化しました。テクノロジーの使用のしきい値を下げることで、ソフトウェアテストとソフトウェアの品質の分野でも、それらを組み合わせる機会が見つかり、新しいインテリジェンスが開発されました。ソフトウェアテストテクノロジのブランチは、業界で実装および実践されています。この本は、テストのこのフロンティアフィールドでのRong360チームの探求と実践を体系的に説明しています。読者が繭を取り除き、主要な技術を習得できるように、浅いものから深いものまでの知識構造システムデザインを理解しやすい言語と組み合わせて採用しています。これは本です。インテリジェントなテスト技術とエンジニアリング実践の紹介に関する優れた本。
——Dell EMC（中国研究開発グループ）のシニアアーキテクト、Tencent Cloudの最も価値の高いエキスパートTVP、Alibaba Cloudの最も価値の高いエキスパートMVP Ru Bingsheng
専門家からのよりすばらしいコメントについては、この本の序文と賞賛の部分をご覧ください。
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