ai測試是什麼
ai測試是對機器學習、推薦系統、影像辨識、自然語言處理這四個方面的測試。
目前應用最廣泛的人工智慧就是這四個類型。
測試什麼
一般這些項目都要測試什麼，要進行什麼類型的測試。
1. 模型評估測驗
模型評估主要是測驗 模型對未知新資料的預測能力，即泛化能力。
泛化能力越強，模型的預測能力表現越好。而衡量模型泛化能力的評估指標，就是效能衡量(performance measure)。效能測量一般有錯誤率、準確率、精確率、回想率等。
2. 穩定性/穩健性測試
穩定性/穩健性主要是測試演算法多次運行的穩定性；以及演算法在輸入值發現較小變化時的輸出變化。
如果演算法在輸入值發生微小變化時就產生了巨大的輸出變化，就可以說這個演算法是不穩定的。
3. 系統測試
將整個基於演算法模型的程式碼作為一個整體，透過與系統的需求定義作比較，發現軟體與系統定義不符合或與之矛盾的地方。
系統測試主要包含以下三個面向：
1、專案的整體業務流程
2、真實使用者的使用情境
3、數據的流動與正確
4. 介面測試
介面測試是測試系統元件間接口的一種測試。介面測試主要用於偵測外部系統與系統之間以及內部各個子系統之間的交互點。測試的重點是要檢查資料的交換，傳遞和控制管理過程，以及系統間的相互邏輯依賴關係等。
5. 文件測試
文件測試是檢驗使用者文件的完整性、正確性、一致性、易理解性、易瀏覽性。
在專案的整個生命週期中，會得到很多文檔，在各個階段中都以文檔作為前段工作成果的體現和後階段工作的依據。為避免在測試的過程中發現的缺陷是由於對文檔的理解不準確，理解差異或是文檔變更等原因引起的，文檔測試也需要有足夠的重視。
6. 效能測試
7.白盒測試–程式碼靜態檢查
#8. 競品對比測試
如果有涉及時，可針對做競品對比測試，清楚優勢與劣勢。例如AI智能音箱產品。
9.安全測試
發佈上線後，線上模型監控
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