AI 테스트란 무엇인가

AI 테스트란

ai 테스트는 머신러닝, 추천 시스템, 이미지 인식, 자연어 처리 등 4가지 측면을 테스트하는 테스트입니다.

현재 가장 널리 사용되는 인공지능은 이 네 가지 유형입니다.

무엇을 테스트해야 합니까?

일반적으로 이러한 프로젝트는 무엇을 테스트하며 어떤 유형의 테스트가 필요합니까?

1. 모델 평가 테스트

모델 평가는 주로 알려지지 않은 새로운 데이터에 대한 모델의 예측 능력, 즉 일반화 능력을 테스트하는 것입니다.

일반화 능력이 강할수록 모델의 예측 능력도 좋아집니다. 모델의 일반화 능력을 측정하는 평가지표가 성능지표이다. 성능 지표에는 일반적으로 오류율, 정확성, 정밀도, 재현율 등이 포함됩니다.

2. 안정성/강건성 테스트

안정성/강건성은 주로 여러 실행에 대한 알고리즘의 안정성과 입력 값에서 작은 변화가 발견될 때 알고리즘의 출력 변경을 테스트합니다.

입력값이 조금만 변해도 알고리즘이 출력의 큰 변화를 일으킨다면, 알고리즘이 불안정하다고 할 수 있습니다.

3. 시스템 테스트

는 알고리즘 모델을 기반으로 전체 코드를 처리하고 이를 시스템의 요구 사항 정의와 비교하여 소프트웨어가 시스템 정의를 따르지 않거나 모순되는 부분을 찾아냅니다.

시스템 테스트에는 주로 다음 세 가지 측면이 포함됩니다.

1. 프로젝트의 전반적인 비즈니스 프로세스

2. 실제 사용자의 사용 시나리오

3 데이터의 흐름 및 정확성

4. 인터페이스 테스트 시스템 구성 요소 간의 인터페이스를 테스트하는 테스트 유형입니다. 인터페이스 테스트는 주로 외부 시스템과 시스템 간, 내부 하위 시스템 간의 상호 작용 지점을 감지하는 데 사용됩니다. 테스트의 초점은 데이터 교환, 전송 및 제어 관리 프로세스, 시스템 간의 상호 논리적 종속성 등을 확인하는 것입니다.

5. 문서 테스트

문서 테스트는 사용자 문서의 완전성, 정확성, 일관성, 이해성 및 검색 용이성을 확인하는 것입니다.

프로젝트의 전체 수명 주기 동안 많은 문서가 수집됩니다. 각 단계에서 문서는 이전 작업 단계의 결과를 반영하고 이후 단계 작업의 기초로 사용됩니다. 문서에 대한 부정확한 이해, 이해의 차이, 문서의 변경으로 인해 테스트 과정에서 발견되는 결함이 발생하지 않도록 문서 테스트에도 충분한 주의가 필요합니다.

6. 성능 테스트

7. 화이트 박스 테스트 – 코드 정적 검사

8. 경쟁 제품의 비교 테스트를 할 수 있습니다. 장점과 단점을 이해합니다. 예를 들어 AI 스마트 스피커 제품이 있습니다.

9. 보안 테스트

출시 후 온라인 모델 모니터링

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