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機器學習測試入門與實踐 版權信息
- ISBN：9787115544438
- 條形碼：9787115544438 ; 978-7-115-54443-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習測試入門與實踐 本書特色
適讀人群 ：對于工程開發和測試工程師，通過閱讀本書可以體系化地了解大數據測試、特征測試及模型評估等知識； 對于有算法數據背景的工程師，通過閱讀本書可以學習和拓寬模型評測的方法手段、模型工程實踐的思路； 對于技術專家、技術管理者，通過閱讀本書可以收獲機器學習質量保障與工程效率的建設思路。不同于市面上的機器學習書籍，本書是業界首部AI測試著作，填補了機器學習測試領域的空白。 本書由知名技術專家艾輝領銜融360AI測試團隊12位一線工程師聯手傾心打造，耗時一年多時間。 1）精選15個AI測試要點，從零開始，全面了解機器學習測試。 2）涵蓋5個技術主題，大數據、模型算法、模型評測、工程架構、智能化測試。 3）BAT等數十家一線互聯網公司的32位知名專家聯袂推薦。 本書內容設計深入淺出，學習路線清晰，幫助讀者了解機器學習是如何工作的，了解機器學習的質量保障是如何進行的。
機器學習測試入門與實踐 內容簡介
本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設，分為5部分，共15章。**部分（第1～4章）涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識；第二部分（第5～7章）介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐；第三部分（第8～10章）講解了機器學習測試基礎、特征專項測試及模型算法評估測試；第四部分（第11～13章）介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程；第五部分（第14章和第15章）探討了AI（Artificial Intelligence）在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。 本書能夠幫助讀者了解機器學習是如何工作的，了解機器學習的質量保障是如何進行的。工程開發人員和測試工程師通過閱讀本書，可以系統化地了解大數據測試、特征測試及模型評估等知識；算法工程師通過閱讀本書，可以學習模型評測的方法和拓寬模型工程實踐的思路；技術專家和技術管理者通過閱讀本書，可以了解機器學習質量保障與工程效能的建設方案。
機器學習測試入門與實踐 目錄
目 錄
第 一部分 基礎知識
第 1 章 機器學習的發展和應用 2
1.1 什么是機器學習 2
1.2 機器學習的發展 3
1.3 機器學習的應用 5
1.3.1 數據挖掘 5
1.3.2 人臉檢測 6
1.3.3 人機對弈 7
1.3.4 機器翻譯 7
1.3.5 自動駕駛 7
1.3.6 其他應用 8
1.4 本章小結 8
第 2 章 Python 編程基礎 9
2.1 Python 概述 9
2.2 Python 平臺搭建 9
2.2.1 Python 環境部署 9
2.2.2 Python 運行方式 12
2.3 Python 語法基礎 14
2.3.1 Python 編程規范 14
2.3.2 基本數據類型 15
2.3.3 Python 編程基礎 18
2.3.4 模塊和包 21
2.3.5 文件操作 22
2.4 本章小結 23
第 3 章 數據分析基礎 24
3.1 數據分析概述 24
3.1.1 什么是數據分析 24
3.1.2 數據分析的步驟 24
3.1.3 常用的數據分析策略 26
3.1.4 數據分析方法 27
3.1.5 數據分析工具 28
3.2 Python 中常用的數據分析庫 29
3.2.1 Numpy 29
3.2.2 Pandas 33
3.2.3 Matplotlib 37
3.2.4 SciPy 39
3.3 利用 Python 進行數據分析 42
3.3.1 數據加載、存儲 42
3.3.2 數據清洗和準備 46
3.3.3 數據規整 54
3.3.4 數據可視化 61
3.3.5 數據分組和聚合 64
3.3.6 數據分析案例 70
3.4 本章小結 77
第 4 章 機器學習基礎 78
4.1 機器學習簡介 78
4.1.1 機器學習中的基本概念 78
4.1.2 機器學習分類及訓練方式 79
4.1.3 機器學習三要素 81
4.2 機器學習庫 83
4.2.1 Scikit-learn 83
4.2.2 StatsModels 87
4.3 機器學習算法 89
4.3.1 回歸算法 89
4.3.2 支持向量機 91
4.3.3 決策樹 92
4.3.4 聚類 94
4.3.5 降維 100
4.3.6 集成學習 102
4.3.7 神經網絡 106
4.3.8 常用模型的特點和應用場景 109
4.4 本章小結 111
第二部分 大數據測試
第 5 章 大數據基礎 114
5.1 什么是大數據 114
5.2 Hadoop 生態系統 115
5.2.1 HDFS 116
5.2.2 MapReduce 118
5.2.3 Hive 121
5.2.4 HBase 124
5.2.5 Storm、Spark 和 Flink 131
5.3 數據倉庫與 ETL 流程 133
5.3.1 什么是 ETL 133
5.3.2 什么是數據倉庫 134
5.3.3 數據倉庫的架構 135
5.4 本章小結 136
第 6 章 大數據測試指南 137
6.1 大數據測試概述 137
6.1.1 什么是大數據測試 137
6.1.2 大數據測試與傳統數據測試差異 138
6.2 大數據 ETL 測試 139
6.2.1 ETL 測試流程 139
6.2.2 ETL 測試方法 140
6.2.3 ETL 測試場景 143
6.3 本章小結 147
第 7 章 大數據工具實踐 148
7.1 大數據測試工具 148
7.1.1 大數據測試的痛點 148
7.1.2 大數據測試工具 easy_data_test 的設計 149
7.1.3 大數據測試工具 easy_data_test 的使用 152
7.1.4 大數據測試工具展望 157
7.2 數據質量監控平臺157
7.2.1 數據質量把控環節 158
7.2.2 數據質量評估要點 158
7.2.3 數據質量監控平臺設計 159
7.3 數據調度平臺 163
7.3.1 調度系統概述 163
7.3.2 Azkaban 概述 163
7.3.3 Azkaban 實踐 164
7.4 本章小結 168
第三部分 模型測試
第 8 章 機器學習測試基礎 170
8.1 機器學習生命周期 170
8.2 機器學習測試難點 173
8.3 機器學習測試重點 174
8.4 模型工程服務測試 176
8.4.1 單元測試 177
8.4.2 集成測試 178
8.4.3 系統測試 179
8.5 A/B 測 試 180
8.5.1 A/B 測 試 180
8.5.2 做 A/B 測試的原因 181
8.5.3 A/B 測試在機器學習模型中的應用 181
8.6 本章小結 182
第 9 章 特征專項測試 184
9.1 特征工程簡介 184
9.1.1 數據探索 184
9.1.2 數據預處理 185
9.1.3 特征構建 190
9.1.4 特征選擇 190
9.2 特征測試方法 191
9.2.1 特征指標分析 191
9.2.2 特征穩定性測試 198
9.3 特征測試實踐 199
9.3.1 特征指標分析實踐 199
9.3.2 特征可視化實踐 203
9.3.3 特征穩定性測試實踐 207
9.3.4 特征監控實踐 211
9.4 本章小結 212
第 10 章 模型算法評估測試 213
10.1 模型算法評估基礎 213
10.1.1 模型算法評估概述 213
10.1.2 樣本數據劃分策略 214
10.1.3 統計學指標與統計圖 216
10.1.4 模型算法評估指標 217
10.2 模型算法的測試方法 223
10.2.1 模型蛻變測試 223
10.2.2 模型模糊測試 226
10.2.3 模型魯棒性測試 227
10.2.4 模型安全測試 229
10.2.5 模型可解釋性測試 230
10.2.6 模型在線測試 233
10.2.7 模型監控與迭代 234
10.3 不同應用場景下模型算法的評測 235
10.3.1 圖像分類應用場景下的模型算法評測 235
10.3.2 推薦應用場景下的模型算法評測 236
10.3.3 金融風控應用場景下的模型算法評測 239
10.4 本章小結 241
第四部分 模型工程
第 11 章 模型評估平臺實踐 244
11.1 模型評估平臺背景 244
11.2 模型評估平臺的設計 245
11.2.1 平臺需求分析 245
11.2.2 平臺架構設計 246
11.3 模型評估平臺展示 253
11.3.1 模型配置規則 253
11.3.2 模型評估指標 255
11.3.3 模型評估報告 261
11.4 模型評估平臺總結 263
11.4.1 回 顧 264
11.4.2 展 望 265
11.5 本章小結 266
第 12 章 機器學習工程技術 267
12.1 機器學習平臺概述 267
12.1.1 機器學習平臺發展歷程 267
12.1.2 主流的機器學習平臺 269
12.1.3 機器學習平臺的建設 270
12.2 數據與建模工程技術 272
12.2.1 數據采集 272
12.2.2 數據存儲 272
12.2.3 數據加工 273
12.2.4 樣本數據 274
12.2.5 特征工程 275
12.2.6 模型構建 275
12.3 模型部署工程技術 279
12.3.1 模型部署概述 279
12.3.2 模型發布方式 279
12.3.3 模型線上監控 284
12.4 本章小結 286
第 13 章 機器學習的持續交付 287
13.1 機器學習持續交付的介紹與定義 287
13.1.1 持續交付 287
13.1.2 機器學習持續交付的定義 289
13.2 機器學習持續交付的主要挑戰 290
13.2.1 組織流程的挑戰 290
13.2.2 復雜技術的挑戰 292
13.3 如何構建機器學習管道 292
13.3.1 機器學習管道概述 293
13.3.2 構建機器學習管道 293
13.3.3 Pipeline（管道）設計的關注點 307
13.3.4 Pipeline 的技術組件 307
13.4 本章小結 309
第五部分 AI In Test
第 14 章 AI 在測試領域的探索與實踐 312
14.1 測試發展面臨的挑戰 312
14.2 AI 在測試領域的應用及優勢 313
14.3 業界智能化測試案例介紹 314
14.3.1 AI 在測試效能方面的探索 315
14.3.2 AI 在自動化測試方面的實踐 317
14.4 主流AI 測試工具簡介 320
14.5 本章小結 322
第 15 章 AI 時代測試工程師的未來 324
15.1 AI 對測試未來發展的影響 324
15.2 AI 時代測試工程師的定位 325
15.3 測試工程師的AI 學習路線 326
15.4 本章小結 328
參考文獻 329
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機器學習測試入門與實踐 作者簡介
艾輝，中國人民大學統計學院碩士，融 360 高 級技術經理。主要負責機器學習產品的質量保障工作，曾在餓了么公司擔任高 級技術經理，負責用戶產品、新零售產品的質量保障工作。有 8 年多的測試開發工作經驗，曾多次受邀在行業技術大會（ 如 MTSC、GITC、NCTS、TiD、A2M 等）上做主題分享。對大數據、機器學習測試技術有深刻的理解，并長期專注于質量保障與工程效能研究。 陳高飛，東北大學計算機碩士，融 360 測試開發工程師。主要從事機器學習方面的測試開發工作。擅長白盒測試、大數據測試和模型測試，在工具平臺開發方面有豐富的實踐經驗。 陳花，北京郵電大學信息通信工程學院碩士，融 360 高 級測試開發工程師。主要從事服務器端測試開發工作，主導過多個大型項目的測試。擅長白盒測試、安全測試、自動化測試及工具開發。 方娟紅，東北大學計算機碩士，融 360 測試開發工程師。主要從事服務器端測試開發工作。在企業級應用的測試和開發方面有著豐富的實踐經驗。 郭學敏，西安電子科技大學電子工程學院碩士，融 360 測試開發工程師。主要負責機器學習方面的測試開發工作，主導過多個大型項目的測試。擅長大數據測試、特征分析與模型評估，且在特征工程測試方面有著豐富的實踐經驗。 郝嶸，北京信息科技大學自動化學院碩士，融 360 測試開發工程師。從事 Python 開發、機器學習測試、大數據測試工作多年，在大數據的質量保障及測試工具開發方面有著豐富的實踐經驗。 雷天鳴，哈爾濱理工大學計算機科學與技術系碩士，融 360 測試開發工程師。主要從事機器學習方向的測試開發工作。擅長大數據測試、特征測試及模型算法評測等，且對金融風控業務有深刻的理解。 李曼曼，融 360 高級測試開發工程師。有近 10 年測試領域從業經驗， 擅長白盒測試、性能測試、自動化測試、持續集成及工程效能。在 AI 測試方面有一定的探索實踐。 李雪，西安電子科技大學通信工程碩士，融 360 測試開發工程師。主要從事平臺及機器學習方面的測試開發工作。擅長自動化測試、性能測試及安全測試，且對特征測試分析有著豐富的實踐經驗。 孫金娟，山西財經大學計算機科學與技術專業學士，融 360 測試開發工程師。有近 8 年 Java 開發、測試開發工作經驗，擅長大數據測試及工具平臺開發。 張海霞，中國人民大學統計學院碩士，融 360 高級測試開發工程師。有近 7 年測試領域從業經驗，擅長白盒測試、性能測試及自動化測試。在測試平臺開發方面有著豐富的實踐經驗，且對數據挖掘技術有扎實的實踐積累。 張咪，北京交通大學通信學院碩士，融 360 高級測試開發工程師。主要負責用戶產品的質量保障工作。曾負責基礎架構、運維自動化等方面的測試、開發工作。在自動化測試、服務穩定性、專項測試、工程效能等方面有著豐富的實踐經驗，且對機器學習工程技術有深刻的理解。 張朋周，中國地質大學計算機碩士，融 360 高級測試開發工程師。曾在RAISECOM 和百度從事測試開發工作，有近 8 年的測試工作經驗。目前主要負責機器學習方面的測試開發工作，主導了多個工具平臺的開發，在模型評估平臺方面有著豐富的實踐經驗。
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