浅谈AI产品测试

文章预览

本文简单介绍AI产品的测试策略、方案与实践，帮助大家对AI产品测试有个初步的了解。 1、AI产品测试特点 AI产品的测试与传统软件测试有以下显著区别： 结果的非确定性： AI模型输出的结果通常是概率性的，而非固定的确定性值。 依赖数据质量： AI产品的性能强烈依赖于训练数据、验证数据和测试数据的质量。 测试维度广泛： 除了功能测试外，还需要验证模型的准确性、鲁棒性、可解释性、偏差和公平性等。 持续优化： AI模型可能会随着时间迭代优化，因此测试需要具备持续性。 2、 AI产品测试策略 为了应对AI产品的复杂性，我们需要制定一套全面的测试策略 为了应对AI产品的复杂性，我们需要制定一套全面的测试策略： 多维度测试：  除了传统的软件功能和性能测试外，AI产品还需要关注  数据质量 、  模型质量 、  公平性 、  可解释性 ………………………………