本文主要是介绍AI算法测评(二)--算法测试流程,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
根据算法测试过程中遇到的一些问题和管理规范, 梳理出算法测试工作需要关注的一些点:
编号
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名称
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描述信息
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备注
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1
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明确算法测试需求
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- 明确测试目的
- 明确测试需求, 确认测试需要的数据及场景
- 明确算法服务流程, 确认算法输入\输出的数据, 并向开发人员提出相关数据的输出要求
- 确认时间节点与人力支持
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- 在需求评审阶段确认
- 若无评审, 需要跟相关人员进行确认
- 算法测试需求种类:
- 01.算法测试种类
- 注: 强烈建议事先对评审的项目的业务有所了解,对后续测试方案和数据采集有较大影响
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2
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编写测试方案
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- 确认算法测试主要场景和测试场景信息
- 确认各场景测试数据需求量
- 确认算法标签标准
- 确定算法性能指标定义及计算公式
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- 算法测试方案模板:
- 算法测试方案模板v1.0
- 测试方案模板示例:
- 算法测试方案模板v1.0/示例--阅读机二期/ASR算法服务
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3
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测试数据方案
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- 确认数据采集场所
- 确认数据采集设备及能够正常使用
- 确认数据采集人员及进度安排
- 数据检查\清洗与归类
- 测试报告生成日期
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- 测试数据方案模板:
- 测试数据方案模板v1.0
- 测试数据方案示例: 测试数据方案模板v1.0/示例--阅读机二期/ASR算法测试数据
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4
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算法测试
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- 确认算法相关细节, 主要参考使用文档或与算法人员沟通
- 测试脚本编写
- 测试指标统计及badcase样例展示与保存
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5
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形成测试报告
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- 得出测试结论, 与测试目的保持一致
- 测试小结, 总结测试过程中发现的其他问题
- badcase统计与展示
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- 测试报告模板:
- AI算法测试报告模板v1.1
- 测试报告示例1:
- 智能识题算法评测报告-v0.2.0
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6
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测试结果同步
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7
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测试数据与测试报告管理
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- 对测试数据质量进行管理
- 测试数据版本管理
- 测试报告结果管理
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这篇关于AI算法测评(二)--算法测试流程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!