AIテストとは何ですか

ai テストとは

ai テストは、機械学習、レコメンデーション システム、画像認識、およびこれら 4 つの側面における自然言語処理テスト。

現在最も広く使われている人工知能はこの4種類です。

何をテストするか

一般に、これらのプロジェクトの何をテストする必要があるか、またどの種類のテストを実行する必要があります。

1. モデル評価テスト

モデル評価は主に、未知の新しいデータに対するモデルの予測能力、つまり汎化能力をテストすることです。

汎化能力が強いほど、モデルの予測能力も高くなります。モデルの汎化能力を測る評価指標が性能尺度です。パフォーマンス指標には通常、エラー率、精度、精度、再現率などが含まれます。

2. 安定性/堅牢性テスト

安定性/堅牢性は、主に複数の実行に対するアルゴリズムの安定性をテストすることであり、アルゴリズムは入力値の出力がいつ変化するかを検出します。小さな変化のために。

入力値がわずかに変化したときにアルゴリズムが大きな出力変化を生成する場合、アルゴリズムは不安定であると言えます。

3. システム テスト

は、アルゴリズム モデル全体に​​基づいてコード全体を取得し、それをシステムの要件定義と比較して、ソフトウェアが準拠していないことを確認します。システム定義やそれに反する箇所。

システム テストには主に次の 3 つの側面が含まれます:

1. プロジェクトの全体的なビジネス プロセス

2. 実際のユーザーの使用シナリオ

3.データ フローと正しい

4. インターフェイス テスト

インターフェイス テストは、システム コンポーネント間のインターフェイスをテストするテストです。インターフェイス テストは主に、外部システムとシステム間、および内部サブシステム間の相互作用ポイントを検出するために使用されます。テストの焦点は、データの交換、伝送および制御の管理プロセス、システム間の相互論理依存関係などを確認することです。

5. ドキュメントテスト

ドキュメントテストとは、ユーザードキュメントの完全性、正確性、一貫性、わかりやすさ、閲覧のしやすさをテストすることです。

プロジェクトのライフサイクル全体を通じて、大量のドキュメントが取得されます。各段階で、ドキュメントは前段階の作業の結果を反映し、作業の基礎として使用されます。後の段階。ドキュメントの誤った理解、理解の相違、ドキュメントの変更によってテストプロセス中に発見された欠陥を避けるために、ドキュメントのテストにも十分な注意が必要です。

6. パフォーマンス テスト

7. ホワイト ボックス テスト - コードの静的検査

8. 競合製品比較テスト

必要に応じて、競合製品について比較テストを実行して、長所と短所を明確にすることができます。例えばAIスマートスピーカー製品。

9. セキュリティ テスト

リリース後のオンライン モデル モニタリング

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