概述
说明：内容都为自己学习，以及项目思考而来，个人认知有限，所说内容不保证专业性及全部正确性。如果有造成误导，还请谅解。欢迎交流。
测试执行
如果执行测试？
最好就是测试脚本实现了批量运行、测试结果保存、测试结果和预期结果的比对，并计算评价指标，输出评价指标等功能。这样对于测试执行就是点一下运行就可以了。
当然还可以加上一些其他方便的内容。比如执行完成发送钉钉消息，因为批量执行可能要一段时间 。执行完成把评价指标出图出来，更直观显示。贴到测试报告中也好看。
也可以开发一个平台，记录测试结果，并展示评价指标。这样项目组人员或其他人员可以随时在平台上了解算法测试结果。
当然上述是比较理想的情况，实际测试，可能有些功能通过代码比较难实现或者实现成本高。还是会有些人工的操作。
测试工具
测试用例
人工智能 (AI) 测试 或者说是 算法测试，个人认为主要做的有三件事。
收集测试数据
跑测试数据
查看数据结果
而编写测试用例，主要是围绕数据来进行。为更好的设计测试用例，首先需要了解一些项目的情况。这些东西如果在《需求文档》中就有描述是最好的。如果没有需要找算法工程师沟通了解。
测试用例的思考点
项目落地实际使用场景，根据场景思考真实的数据情况，倒推进行测试数据收集
模型的训练数据有多少，训练数据的分布情况，训练数据的标注是否准确
算法的实现方式
选择模型评价指标
评价指标的上线要求
项目的流程，数据流
模型的输入和输出
算法外的业务逻辑
测试结果
测试人员做测试工作，其实大部分测试的核心内容就是：测试结果和预期结果对比。
AI（人工智能）测试也是一样。不同的是不像APP，一条用例执行结果和预期不一致就会记录为一个Bug。算法测试不太关注单个结果的一致性，关注整体。有点类似于计算得出整个测试用例的通过率。
不管是自然语音处理语音语义识别还是计算机视觉的图像处理，都需要有一些标注数据，也就是知道预期结果。才能开展做测试。推荐系统有些不一样，你不会知道具体会推荐出哪一条，可能只会知道大概类别范围，所以无法给出标注，预期结果。（这块以后有时间再写）
AI（人工智能）测试是计算测试集运行的测试结果和测试集的标注结果，得出评价指标来衡量算法的泛化能力。
算法运行得到算法结果之后，就需要做结果数据分析了。曾经我公司和某公司使用，提供了http接口给对方调用算法，对方调用来测试算法。后来把测试结果发给我们看时，发现对方测试人员，简单的把 正确数 除以 总数，得到准确率。并没有关注数据结果。
重点需要关注预期结果和实际结果不一致的数据，是怎么样的。再次检查标注是否错误。查看错误的数据的分布，是否有共同的特征。如果有的话，数据允许的情况下，可以再找些这样的数据单独来进行验证，是否带有此特征的数据都会识别错误。
测试问题
测试过程会遇到什么问题
科学计算即数值计算，是指应用计算机处理科学研究和工程技术中所遇到的数学计算问题。比如图像处理、机器学习、深度学习等很多领域都会用到科学计算。有很多语言和库都提供了科学计算工具。这其中，Numpy以其简洁易用的语法和强大的性能成为佼佼者，并以此为基础形成了庞大的技术栈（下图所示）。
自动化测试
可以自动化测试吗
测试报告
测试结果最终通过测试报告展现，一份详见的测试报告，可以让别人清晰的了解测试什么，怎么测试的，测试结果是怎么样。
最后附一个用pyecharts画的图。
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