AI测试相关知识了解--生命周期与python基础

AI系统生命周期数据收集与准备采集原始数据数据清洗数据标注数据增强特征工程模型训练选择算法配置超参数模型训练交叉验证模型评估离线评估准确率等指标A/B测试人工评估模型部署模型序列化服务化部署API封装负载均衡模型监控性能监控数据漂移检测告警模型迭代根据线上反馈收集数据重新训练灰度发布每个阶段都需要测试python基础变量与数据类型Asd #字符串B9.01 #浮点型C100 #整数DTrue #布尔值labels[agy,25.1] #列表可变config{A:1.0bc} #字典scores(0.9,0.8,0.7) #元组不可变uinque{1,2,3} #集合去重条件与循环# 条件判断 if accuracy 0.9: print(模型达标) elif accuracy 0.8: print(模型基本达标) else: print(模型需要优化) # 列表推导式(Pythonic写法) passed [s for s in scores if s 0.8] # 字典推导式 result_map {k: v 0.9 for k, v in results.items()}函数与类# 函数定义 def evaluate_model(predictions, labels, threshold0.5): correct sum(1 for p, l in zip(predictions, labels) if (p threshold) l) return correct / len(labels) # 类定义 class TestCase: def __init__(self, input_data, expected): self.input_data input_data self.expected expected def run(self, model): result model.predict(self.input_data) return self.validate(result) def validate(self, result): return result self.expected