前言
今天通过社区的 wiki 功能创建了一个文章索引，里面存放了我过去几个月一直更新的深度学习相关的文章，目前已有十一篇。下面是连接：
https://testerhome.com/wiki/deeplearning
随便说两句
进入机器学习领域快 2 年了，虽然在很早以前推荐和反欺诈系统就已经在工业界里产生了巨大的商业价值， 只是以往都是建模工程师们自己进行粗略的测试， 但随着最近 AI 的流行，很多公司都开始或购买或自研的方式引入机器学习能力，相应的也就产生了对于机器学习场景的测试诉求。但对于 QA 来说这却是个全新的领域，机器学习也并不在 QA 们的知识储备中，行业内都没有总结出像样的测试策略。好多公司的同行们也都问过我该如何针对机器学习的服务进行测试。所以我也就生出了写一些东西的想法。 这个系列的文章记录的是我对机器学习中的原理的理解以及一些测试方法，同时也记录了一些常见的场景。在未来的时间内我会持续的更新这个系列的文章，也算是对这块内容的空白做出一点贡献吧。
除了给个赞，只能仰慕了
🐂B！
基本都看完了。
大多数同学估计除了🐂B 以外的第二个感觉就是蒙 B，建议蒙 B 的同学先去学习下理论基础。
机器学习都有哪些学习方式，这些方式的差别和目的，再把神经网络的概念理解一下，之后看此类文章收获更大。
我来帮你在 wiki 置顶下
直接也把相关的连接也帖到这个帖子里吧。
确实填补了 ml in test 上的分享空白，点赞楼主，期待看到更多的测试方法和思想交流，如有在深圳做这块的朋友，欢迎加 q 一起探讨 75587880.备注 testhome：ai，区块链。谢谢
现在就在搞 AI。对于如何落地到测试也是挺头疼的，关键是数据和业务，很多 QA 的业务根本没有积累下有效、优质的数据。
sixleaves
回复
数据质量差是常态。 我门都习惯了。 我门的建模工程师更习惯了。 有困难就客服困难么。 既然他们都能用这破数据建出模来。我门业就能测试
仰望飞哥，目前是懵逼状态，只能先初步了解了
真的牛皮!
牛逼！！来学习了
过来学习一下