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《机器学习测试入门与实践》，艾辉 著，出版社： 人民邮电出版社。

人民邮电出版社，1953年10月成立，隶属于中国工信出版传媒集团，是工业和信息化部主管的大型专业出版社。建社以来，人民邮电出版社围绕“立足工信事业，面向现代社会，传播科学知识，引领美好生活”的出版宗旨，已发展成为集图书、期刊、音像电子及数字出版于一体的综合性出版大社。

内容简介

本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。*一部分（*1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；*二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（*11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（*14章和*15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书，可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识；算法工程师通过阅读本书，可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路；技术专家和技术管理者通过阅读本书，可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

作者介绍

艾辉，中国人民大学统计学院硕士，融 360 高 级技术经理。主要负责机器学习产品的质量保障工作，曾在饿了么公司担任高 级技术经理，负责用户产品、新零售产品的质量保障工作。有 8 年多的测试开发工作经验，曾多次受邀在行业技术大会（ 如 MTSC、GITC、NCTS、TiD、A2M 等）上做主题分享。对大数据、机器学习测试技术有深刻的理解，并长期专注于质量保障与工程效能研究。

陈高飞，东北大学计算机硕士，融 360 测试开发工程师。主要从事机器学习方面的测试开发工作。擅长白盒测试、大数据测试和模型测试，在工具平台开发方面有丰富的实践经验。

陈花，北京邮电大学信息通信工程学院硕士，融 360 高 级测试开发工程师。主要从事服务器端测试开发工作，主导过多个大型项目的测试。擅长白盒测试、安全测试、自动化测试及工具开发。

方娟红，东北大学计算机硕士，融 360 测试开发工程师。主要从事服务器端测试开发工作。在企业级应用的测试和开发方面有着丰富的实践经验。

郭学敏，西安电子科技大学电子工程学院硕士，融 360 测试开发工程师。主要负责机器学习方面的测试开发工作，主导过多个大型项目的测试。擅长大数据测试、特征分析与模型评估，且在特征工程测试方面有着丰富的实践经验。

郝嵘，北京信息科技大学自动化学院硕士，融 360 测试开发工程师。从事 Python 开发、机器学习测试、大数据测试工作多年，在大数据的质量保障及测试工具开发方面有着丰富的实践经验。

雷天鸣，哈尔滨理工大学计算机科学与技术系硕士，融 360 测试开发工程师。主要从事机器学习方向的测试开发工作。擅长大数据测试、特征测试及模型算法评测等，且对金融风控业务有深刻的理解。

李曼曼，融 360 *级测试开发工程师。有近 10 年测试领域从业经验， 擅长白盒测试、性能测试、自动化测试、持续集成及工程效能。在 AI 测试方面有一定的探索实践。

李雪，西安电子科技大学通信工程硕士，融 360 测试开发工程师。主要从事平台及机器学习方面的测试开发工作。擅长自动化测试、性能测试及安全测试，且对特征测试分析有着丰富的实践经验。

孙金娟，山西财经大学计算机科学与技术专业学士，融 360 测试开发工程师。有近 8 年 Java 开发、测试开发工作经验，擅长大数据测试及工具平台开发。

张海霞，中国人民大学统计学院硕士，融 360 *级测试开发工程师。有近 7 年测试领域从业经验，擅长白盒测试、性能测试及自动化测试。在测试平台开发方面有着丰富的实践经验，且对数据挖掘技术有扎实的实践积累。

张咪，北京交通大学通信学院硕士，融 360 *级测试开发工程师。主要负责用户产品的质量保障工作。曾负责基础架构、运维自动化等方面的测试、开发工作。在自动化测试、服务稳定性、专项测试、工程效能等方面有着丰富的实践经验，且对机器学习工程技术有深刻的理解。

张朋周，中国地质大学计算机硕士，融 360 *级测试开发工程师。曾在RAISECOM 和百度从事测试开发工作，有近 8 年的测试工作经验。目前主要负责机器学习方面的测试开发工作，主导了多个工具平台的开发，在模型评估平台方面有着丰富的实践经验。