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08hasee (凌晨两点半)
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人脸识别中性别识别模型评价 (项目实例)--第三篇 at June 11, 2020
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基于人工智能系统的测试——第一、二部分 at May 06, 2020
毕竟是翻译软件翻译的，流畅度会差一些，但大概意思应该不是难理解的。
本来想删除，但没看到有删除按钮。之后的翻译章节也就不放了。整个整理成了doc文档排版。放在CSDN可以下载。 -
AI 算法项目的测试探索--深圳线下沙龙第六期 at May 29, 2019
测试集的数据收集是否需要测试参与？测试可以参与，如果测试人员有时间的话。收集数据还要对数据进行标注，数据才有用。标注就不建议测试自己标注，除非像分男女就种极简单的。
回退不知道是指啥。别的问题我回答不了。
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AI 算法项目的测试探索--深圳线下沙龙第六期 at May 29, 2019
我没搜到有专门讲AI测试方面的书籍
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人脸识别中性别识别模型评价 (项目实例)--第三篇 at April 25, 2019
一些大厂肯定是有这方面测试的，只是没看到有公开分享吧
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推荐系统大家都是怎么测试的？ at February 28, 2019
以前在网上搜到过一个阿里的ppt，好像还是13年写的。时间之早，佩服之至。
PS:这是其中一页。不要问我ppt，电脑找过了没找到。感兴趣google搜索 -
AI 算法项目的测试探索--深圳线下沙龙第六期 at February 21, 2019
https://pan.baidu.com/s/1NSCK06mDieO-80raa8R-ig#list/path=%2F 我这可以，直接是文件夹，没有压缩文件。你怎么会有解压呢
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AI 算法项目的测试探索--深圳线下沙龙第六期 at September 03, 2018
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AI 算法项目的测试探索--深圳线下沙龙第六期 at May 14, 2018
已修改，PDF版本链接：https://pan.baidu.com/s/1f4pyfw2nUd3zZgeflVgzJQ 密码：kn31
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深度学习基础 (十)--训练集，验证集和测试集 at April 09, 2018
把训练数据用交叉验证，会不会比 只用1%效果好？不太理解，如果有百万级甚至亿级的数据量，98%:1%:1%这样的配比，测试和验证数据是否太少了。6：2：2这个是否才是普通的配比方法。