在我们最新的博客中,探索自动化和手动辅助测试的细微差别了解CX评分如何结合两种方法的优势
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本文深入探讨了ChatGPT在软件测试和数据分析中的应用,探索其提高效率、准确性和创新能力的潜力
Leave a Comment审视生成AI在DevOps中可以改善团队合作,加速流程,创造更敏捷高效的工作环境的方式
Leave a Comment简介 有监督学习的目标是构建一个在一组新数据上表现良好的模型。问题在于您可能没有新数据,但您仍然可以通过像训练-测试-验证分割的过程来体验到这一点。 看到模型在数据集上的表现是不是很有趣?是的!专注工作的最好一面就是看到您的努力以一种良好的方式被充分利用,以创建一个高效的机器学习模型并产生有效的结果。 什么是训练-测试-验证分割? 训练-测试-验证分割在机器学习和数据分析中非常基础,尤其在模型开发过程中。它涉及将数据集分成三个子集:训练集、测试集和验证集。训练-测试分割是一个模型验证过程,可以检查您的模型在新数据集上的表现。 训练-测试-验证分割有助于评估机器学习模型在新的未见数据上的泛化能力。它还可以防止过拟合,即模型在训练数据上表现良好,但无法泛化到新实例。通过使用验证集,实践者可以迭代地调整模型的参数,以在未见数据上获得更好的性能。 数据分割在机器学习中的重要性 数据分割涉及将数据集分成训练、验证和测试子集。数据分割在机器学习中的重要性涵盖以下几个方面: 训练、验证和测试 数据分割将数据集分成三个主要子集:训练集用于训练模型,验证集用于跟踪模型参数并避免过拟合,测试集用于检查模型在新数据上的表现。每个子集都在机器学习模型开发的迭代过程中发挥着独特的作用。 模型开发和调优 在模型开发阶段,训练集对于将算法暴露于数据中的各种模式是必要的。模型从这个子集中学习,调整其参数以最小化错误。验证集在超参数跟踪过程中很重要,有助于优化模型的配置。 过拟合预防 过拟合发生在模型在训练数据上很好地学习到了噪声和无关模式的情况下。验证集充当检查点,可以检测到过拟合的情况。通过评估模型在不同数据集上的性能,您可以调整模型的复杂性、技术或其他超参数,以防止过拟合并增强泛化能力。 性能评估 测试集对于机器学习模型的性能至关重要。在训练和验证后,模型面对测试集,检查真实世界的情况。在测试集上表现良好的模型表明它已成功适应了新的未见数据。这一步骤对于在实际应用中部署模型时获得信心非常重要。 偏差和方差评估 训练-测试-验证分割有助于理解偏差折衷。训练集提供了关于模型偏差的信息,捕捉了内在模式,而验证和测试集有助于评估方差,指示了模型对数据集中波动的敏感性。在偏差和方差之间取得适当的平衡对于实现在不同数据集上良好泛化的模型至关重要。 交叉验证提高稳健性 除了简单的训练-验证-测试分割外,像k折交叉验证这样的技术进一步增强了模型的稳健性。交叉验证涉及将数据集分成k个子集,在k-1个子集上训练模型,并在剩余一个子集上验证。这个过程重复k次,并对结果进行平均。交叉验证更全面地了解模型在数据的不同子集上的性能。 数据分割在模型性能中的重要性 数据分割在模型性能中的重要性包括以下几个方面: 模型泛化能力的评估 模型不仅应该记住训练数据,还应有很好的泛化能力。数据分割可以创建一个测试集,对模型在新数据上的表现进行真实世界的检验。如果没有专门的测试集,当模型过度适应训练数据时,过拟合的风险会增加。数据分割通过评估模型的真实泛化能力来减轻这种风险。 防止过拟合…
Leave a Comment“测试自动化的前5个AI驱动工具:Perfecto Scriptless Mobile、Applitools、Functionize、AccelQ、Testim了解更多关于AI工具的优缺点”
Leave a Comment在迈向未来的激动时刻,WhatsApp的母公司Meta正全力进军人工智能(AI)领域。最新消息显示,WhatsApp正在进入创造力的新领域,利用AI彻底改变我们创建贴纸的方式。只需几个单词,你就能用生成式AI将你的贴纸幻想变为现实,让你惊叹不已! 还要阅读:Meta揭示即将推出的令人兴奋的AI工具:聊天机器人、照片修改器等! 用几个单词制作贴纸 来自WABetaInfo的报道引起了人们的好奇心,消息称WhatsApp正在进行尖端AI实验。这个版本的测试版2.23.17.14让用户可以通过简单地输入一个短文本描述来生成贴纸。想象一下,用一个独一无二的贴纸来表达你的情感,它是从你的想象深处创作出来的! 还要阅读:引导工程简介 WhatsApp贴纸:个性化表达的世界 不再需要在贴纸包中翻找,才能捕捉到那种精确的感觉。WhatsApp的AI驱动功能为其突出的功能增添了一丝个性。告别每个人都见过无数次的通用贴纸,欢迎一系列根据你的喜好和想象力量身定制的个性化贴纸选项。放开你的创造力吧! AI驱动的创造力:幕后的技术 虽然具体细节仍然神秘,但WABetaInfo透露,Meta的安全技术支持着这个AI奇迹。生成式AI模型仍然是一个引人入胜的谜题,可能涉及到Midjourney和OpenAI的DALL-E等市场上的其他尖端模型。一旦释放,这个AI驱动的贴纸功能将提示用户描述他们想要的视觉效果。WhatsApp的AI引擎将根据您的输入制作一系列贴纸选项。这保证了一个真正符合您意图并完美适应每个情境的选择。 还要阅读:2023年使用的10个最佳AI图像生成工具 给测试人员的一瞥 目前,这个未来主义的功能只与一小部分测试人员共享。如果你是幸运的一员,你会在WhatsApp的键盘上的贴纸选项卡上找到一个全新的“创建”按钮。通过用文字描述来实现你的贴纸梦想,让AI施展魔力。然后,你将看到一系列符合你想象的贴纸选项。 道德和保护 前景闪烁着希望,然而对于AI生成内容的滥用的担忧已经浮出水面。WhatsApp通过直接向Meta举报不适当的贴纸来解决这个问题。透明度和保护措施将成为WhatsApp继续完善此功能的重要考量。 还要阅读:在使用生成式AI工具时保护隐私的6个步骤 展望未来 WhatsApp正准备在未来几周向更广泛的用户群体推出这一创新性的创意。目前仅限于Android测试人员,iOS用户可以期待类似的体验。随着这个实验阶段的发展,WhatsApp计划引入标记来识别AI生成的贴纸。这一举措与更广泛的行业趋势一致,标记AI辅助内容,促进数字对话的真实性和透明度。 还要阅读: 我们的观点 准备好被WhatsApp的AI驱动贴纸创作带着个性化表达的旅程席卷吧。一个新的数字交流时代即将来临,而这一切都源于AI的魔力。敬请期待一个词语逐个贴纸变成艺术的未来!
Leave a Comment最近,乌克兰意外地成为了人工智能公司的金矿。全球科技巨头纷纷涌向乌克兰,寻求获取无价的战场数据,这些数据有望彻底改变人工智能和机器学习的发展。乌克兰以其饱受战争摧残的地貌而闻名,已经成为寻求利用这些难以获取的数据开发未来国防技术的尖端公司的热点地区。随着争夺人工智能在战争中的至高无上地位的竞争加剧,让我们深入探讨像Draganfly和Palantir这样的公司如何利用乌克兰独特的资源,并对现代战争的未来产生了什么影响。 另请阅读:前谷歌CEO将为美国军方提供人工智能和虚拟现实技术支持 乌克兰在人工智能和数据方面的日益重要性 乌克兰最初对科技公司持开放态度,现在认识到了其战场数据的重要性。由于人工智能系统严重依赖高质量的训练数据,乌克兰战争产生的信息变得极其珍贵。为了从这些宝贵的数据中获益,本地和全球公司都在关注其提升人工智能技术的潜力。 Draganfly进军乌克兰数据金矿 领先的无人机公司Draganfly一直在人工智能驱动创新的前沿。它进军乌克兰是为了利用该地持续冲突所产生的数据。通过为该国提供用于军事任务的改装无人机,Draganfly获得了无价的数据洞察,这对于开发先进的人工智能系统至关重要。 另请阅读:人工智能在无人机中的力量 Palantir在乌克兰的战略存在 Palantir是一家知名的数据分析公司,它加入了乌克兰的科技巨头行列。在基辅设立办事处,Palantir旨在利用乌克兰的战场数据潜力来增强其服务。这种独特数据的吸引力为Palantir提供了提升其人工智能能力并巩固其在国防领域地位的机会。 另请阅读:Palantir推出军事决策人工智能平台 人工智能在未来战争中的关键作用 从美国国防部为人工智能项目分配大量资金可以看出,全球对人工智能在未来战争中关键作用的认识日益增强。人工智能将赋予决策支持系统以力量,并创建一个跨各个领域无缝信息流的网络化军队。为了实现这一目标,高质量的数据是必不可少的,而乌克兰的冲突则成为了一个理想的测试场地。 另请阅读:改变战场:人工智能驱动军事战术 利用现实场景进行人工智能训练 使用乌克兰的战场数据的一个关键优势是它提供了真实的场景。公司可以在有争议的环境中测试和训练他们的人工智能系统,从而获得对其局限性和能力的宝贵洞察。这些数据比受控环境中的数据更有价值,因为它有助于改进下一代人工智能技术。 另请阅读:由人工智能控制的美国军用无人机的惊人决策:“杀死”操作员 乌克兰:全球科技巨头的试验场 乌克兰已成为各种科技公司的试验场,吸引了Clearview、AeroDrone等公司的兴趣。这个战区为分析部队管理和开发智能自动解决方案提供了独特的机会。在任务中收集的大量数据为将无人机用于各个行业和冲突提供了关键的信息。 另请阅读:Red Cat和Athena AI利用夜视技术制造智能军用无人机 美国与中国:人工智能至高无上之战 随着美国和中国在人工智能至高无上之战中的竞争,五角大楼缓慢的采购流程对于保持技术优势构成了挑战。中国在人工智能和数据方面的大量投资使美国处于不利地位。五角大楼在人工智能采用和数据管理方面的努力对于在人工智能竞赛中保持领先地位至关重要。 另请阅读:人工智能军备竞赛:美国与中国之间的致命竞争 我们的观点…
Leave a Comment微软的Bing Chat,这个由人工智能驱动的聊天机器人,正在突破其在微软专属浏览器上的限制,现在正在非微软浏览器上进行测试。这次扩展旨在为更广泛的用户群体提供类似ChatGPT的功能。人们对这一举动充满期待,因为由OpenAI的GPT-4模型驱动的Bing Chat承诺提供无缝的对话体验。然而,有报道称在其他浏览器上存在一些限制,用户们迫切希望看到这个新功能的展开情况。让我们更详细地了解微软将Bing Chat扩展到Google Chrome和苹果Safari平台的战略举措。 还可阅读:Elon Musk的xAI挑战OpenAI的ChatGPT Bing Chat跨浏览器:微软的最新举措 经过数月的猜测,微软于周一确认其人工智能聊天机器人Bing Chat将在微软生态系统之外的浏览器上提供。这一突破旨在扩展该科技巨头的人工智能能力,超越Bing移动应用和Microsoft Edge浏览器的限制。 向更广泛的受众开放 迄今为止,Bing Chat的服务仅限于微软产品的用户。然而,这次扩展将改变这一局面。随着Bing Chat进入Google Chrome和苹果Safari等其他流行浏览器,更广泛的用户群体将很快能够访问其智能对话功能。 与部分用户进行测试 微软传媒总监Caitlin Roulston在一份电子邮件声明中透露,Bing Chat目前正在Safari和Chrome上的部分用户进行测试阶段。一旦标准测试程序完成,该公司计划扩大访问范围,暗示即将进行全面推出。 还可阅读:OpenAI在ChatGPT中禁用“使用Bing浏览”功能:发生了什么? 在Chrome中尝试Bing Chat:如何访问 在Windows上早期采用Bing…
Leave a Comment本文将教你如何将人工智能和自动化技术运用到质量工程过程中,以提升其效果
Leave a Comment“测试异常不仅仅是一种形式上的程序 – 它是编写可靠代码的重要组成部分在本教程中,我们将探讨实用和有效的方法来测试Python代码…”
Leave a Comment深入研究人工智能(AI)在交互式语音应答(IVR)系统中的转型作用,以及对IVR测试的影响
Leave a Comment“机器能思考吗?本文旨在深入探讨这个问题,通过对ChatGPT在图灵测试所设定的严格标准下的表现进行检验”
Leave a Comment在我的以前的文章中,我谈到了数据管道中测试的重要性以及如何分别创建数据测试和单元测试虽然测试起着至关重要的作用,但它可能不会…
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