可靠的机器学习

确保机器学习模型的可靠性与鲁棒性，对于构建成功的机器学习驱动应用至关重要。 本课程首先系统介绍软件测试的核心概念，重点聚焦于机器学习场景中的实际应用。你将学习与软件测试相关的各类主题，包括单元测试、集成测试以及更高级的测试技术。随后，你将掌握软件测试的最佳实践，并深入学习面向机器学习的特定测试方法，例如行为测试和冒烟测试。最后，课程还将涵盖测试之外提升机器学习软件可靠性的手段，如运行时检查和类型提示。 完成本课程后，你将具备保障机器学习系统可靠性与鲁棒性的知识与技能。你能够将软件工程原则应用于机器学习流程，设计并实施高效的测试策略，并运用监控工具识别和解决机器学习系统中的问题。