加油~

还没有群~~

你想复杂了， 每个用例用独立的产品就行了。 或者给这种会造成冲突的 case 设置执行顺序。

你理解的其实都对，关于 1,2， 在英文文献中，召回为 recall，精准为 precision。精准率，召回率都是直接翻译的英文，这些是官方标准化的称谓。用来跟同行交流时候的标准术语。 如果你跟人说正类预测准确率的话，可能对方还反应不过来。
关于 3， 你最后的理解是对的。

我 87 的，工作 7 年半了都

我还嫉妒你年轻呢

深度学习平台开始研发了， 我也是在做一点知识储备。 到时候要在 UI 上写 TensorFlow 的代码进行测试

对，在第四范式~ 哈哈，没准真加过。

孙高飞， 在 58 到家的时候。你跟他说他肯定知道，我就坐在他旁边~ 我俩一个 team 的

这个吧， 其实不用把 AI 的测试看的太神秘。 听你的描述的你朋友要去的地方已经将 AI 产品化了。 那既然是一个产品，那么一个产品该有的东西它也有，比如 UI，接口，服务。 所以该有的测试类型也有，UI 自动化，接口自动化，如果是 TO B 业务的话也会有兼容性 (后端兼容性非客户端)，部署测试等等。从这一点来看 AI 产品和互联网产品的测试在很多地方个是相似的。 但毕竟由于业务相差的天差地比别，所以还是有不同的地方。

但要说具体的测试类型，主要分为两个大方向。 一个是模型测试，不涉及机器学习的具体业务，只针对机器学习产生的模型进行测试。具体的测试可以参考我这篇文章：https://testerhome.com/topics/11785 。 这类测试不需要多懂机器学习，知道怎么评估模型，统计模型评估指标就行了，主要就玩数据。 接触的都是大数据相关的技术。

第二个方向就是测试机器学习本身。 这个就是真的需要去学习机器学习这个东西了。 因为日常操作的都是一些机器学习算法和大数据处理算法。 业务流程也是怎么把原始数据进行建模，上线，自学习等。 有些机器学习平台是支持兼容 spark 脚本和 tensorflow 的。 所以有些时候要像开发一样，写一些脚本去建模。 我一直在写的深度学习文章也是在说这些。

其实 AI 产品的测试并没有很多人想的那么美好，不是所有人都在做很高大上的东西。 任何一个产品化的东西都会有边边角角的东西， 会有跟 AI 没什么太大关系的模块测试，有时候也会跟其他人一样点点点。 当然也有很多跟算法相关的，跟开发相关的，跟运维相关的工作。 看个人境遇了

已经修复了哈

我向维护试用版的小伙伴们反应一下~ 多谢哈

不会不会，你面试的时候好好说一下这个 哈哈

15 年的时候。。太像了。。 我那会也是 java+maven+testng+reportng，也是测 dubbo 和 http 接口。 也是用 testng 的 dataProvider+ execl 做数据驱动

我去。。你这个跟我刚入职 58 那会做的好像~~

照片里我看到了范令凯，我曾经的同事。世界真是如此的小。

也不是说不懂后面的加分项就是初级。 后面会的那些是评价资深和测试架构师的

那咱年后联系哈

回复你的那个是我，忘了把匿名取消了

来~~ 思寒~~ 你先帮我解决解决测试人才的问题呗。 我们这边缺人缺疯了

我入 AI 行业两年了~ 做机器学习平台的测试， 算是过来人吧。 在所有群体中，其实有基础的应届生是最容易进入这个行业的。 因为现在 AI 火，各个大厂都在 AI 上加大投入，但 AI 火的太突然了，市场上并没有那么多现成的人才，上一次我去美团做分享的时候他们的一个工程师说过，他们那边的团队只有少量是很有经验很厉害的算法工程师。 其他大部分都是只有 2，3 年经验的。所以学校好一点的，基础好一点的应届生是很容易进入这个领域的，而且薪水很高。 这一点可以参考 09 年 10 年的时候 IOS 开发，那时候我还在实习，记得在那个年代随便一个有一点 IOS 基础的应届生都能开到 8k，10k 的样子。要知道那可是差不多 10 年前。 所以从那时候起也有大批量的老程序员或者测试转型为移动端开发。 但跟移动端开发不一样的是， AI 这个领域的门槛太高了，起码就目前来讲是这样的。它的难度完全跟移动端开发是一个天一个地的差距。难到了你根本没办法几个月速成的程度，难到了你努力学习几个月后发现自己还是做不出什么实实在在的东西来的程度， 所以这对于非应届无基础的人来说，进入这个领域的难度是很大的 (当然像我这样做测试的，或者有特殊机遇的除外)。

如果楼主下定决心要吃 AI 这碗饭了，我也不劝你回头什么的，毕竟每个人都有自己的理想和拼搏方式，你的路也许走到最后就是成功的，我周围也不乏半路出家的算法工程师，我也是祝愿楼主能够达成自己的理想，只是你之前说的就是给自己 3~6 个月的时间这些话最好是再想想，因为一个没有基础的人在 3~6 个月里基本上不可能学到能通过面试的程度 (除非你跟我一样是做机器学习的测试而非开发，或者说只是去个小厂子混混日子)。所以如果楼主的 ALL IN AI 的决心只是 3~6 个月的程度的话，那楼主还是再考虑考虑吧。 反而如果楼主不是非奔着算法工程师的职位去的， 而是像我一样做机器学习的测试，或者像我同事一样做机器学习系统的数据处理，特征工程等大数据处理模块的话。难度就小多了。 楼主可以先从简单一点的来。