检测AI的方法，abm是什么意思啊

检测AI的方式？

整理了几种检测AI的方式主要有以下几种：

1.检测算法的准确性：通过对算法的输入和输出进行比对来检测算法的准确性。

2.数据集测试：通过使用不一样的数据集来测试AI的性能，涵盖数据集的大小、质量和多样性等。

3.模型测试：通过使用不一样的模型来测试AI的性能，涵盖模型的复杂度、准确性和鲁棒性等。

4.人工测试：通过让人类专家评估AI的性能来检测其准确性和可靠性。

5.对抗性测试：通过使用对抗性样本来测试AI的鲁棒性和可靠性，以保证其不会被恶意攻击。

6.模拟测试：通过模拟真实场景来测试AI的性能，以保证其可以在实质上环境中正常工作。

一、了解人工智能

1.1、对人工智能的理解：

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方式、技术及应用系统的一门新的技术科学（定义）。人工智能利用机器学习技术，通过对现有的经过处理（筛选、消噪、过滤等）的数据，持续性进行矫正（设置阀值等方式）机器模型的输出，此过程称为训练，希望通过训练可以得到在未来新数据上有良好表现的模型，以此投入生产。

1.2、人工智能现在应用的一部分领域：

语音识别：人工智能在语音识别方面的应用相对很好，如siri、多邻国读音识别等

图像识别：如高速车牌识别、人脸识别等

个性化推荐：如亚马逊、今日头条按照用户阅读历史做的推荐系统，利用人工智能进行调参数等

二、AI有关测试

大多数情况下这些项目都要测试什么，要进行什么类型的测试。

模型评估测试

模型评估主要是测试 模型对未知新数据的预测能力，即泛化能力。

泛化能力越强，模型的预测能力表现越好。而衡量模型泛化能力的评价指标，就是性能度量(performance measure)。性能度量大多数情况下有错误率、准确率、精确率、召回率等。

稳定性/鲁棒性测试

稳定性/鲁棒性主要是测试算法多次运行的稳定性；还有算法在输入值发现较小变化时的输出变化。

假设算法在输入值出现微小变化时就出现了巨大的输出变化，完全就能够说这个算法是不稳定的。

系统测试

将整个根据算法模型的代码作为一个整体，通过与系统的需求定义作比较，发现软件与系统定义不满足或与之矛盾的地方。

系统测试主要涵盖以下三个方面：

1、项目标整体业务流程

2、真实用户的使用场景

3、数据的流动与正确

接口测试

接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统当中还有内部各个子系统当中的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，还有系统间的相互逻辑依赖关系等。

文档测试

文档测试是检验用户文档的完整性、正确性、完全一样性、易理解性、易浏览性。

在项目标整个生命周期中，会得到不少文档，在各个阶段中都以文档作为前段工作成果的反映和后阶段工作的依据。为不要在测试的途中发现的缺陷是因为对文档的理解不准确，理解差异或是文档变更等原因导致的，文档测试也需有足够的重视。

性能测试

白盒测试–代码静态检查

竞品对比测试

假设有涉及时，可针对做竞品对比测试，了解优势和劣势。例如AI智能音箱产品。

安全测试

公布上线后，线上模型监控

测试数据

不管是机器学习，推荐系统，图像识别还是自然语言处理，都需有一定量的测试数据来进行运公务员行政职业能力测验试。

算法测试的核心是对学习器的泛化误差进行评估。针对这个问题是为了让用测试集来测试学习器对新样本的差别能力。然后以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。测试人员使用的测试集，只可以尽量的覆盖正式环境用户出现的数据情况。正式环境复杂多样的数据情况，需按照上线后，持续跟进外网数据。算法模型的适用性相对的程度上主要还是看用户数据量，当用户量产生大幅增长，可能模型会随着数据的演化而性能下降，这时模型需用新数据来做重新训练。

上线只是完成了一半测试，依然不会像APP或者WEB官方网站测试一样，测试通过后，公布到正式环境，测试工作就完成了。

测试集如何选取很重要，大多数情况下遵守两个原则：

测试集独立同分布

测试数据的数量和训练数据的占比合理

测试集独立同分布

不可以使用训练数据来做为测试数据，此为独立。

测试数据需和训练数据是同一个分布下的数据，此为分布。

举个例子，训练数据中正样本和负样本的分布为7：3，测试数据的分布也需为7：3，或者接近这个分布，比较合理

测试数据的数量和训练数据的占比合理

当数据量比较小时，可以使用 7 ：3 训练数据和测试数据

(西瓜书中描述 常见的做法是将大概 2/3 ~ 4/5 的样本数据用于训练，剩下样本用于测试）

或者 6：2 : 2 训练数据，验证数据和测试数据。

假设唯有100条，1000条或者1万条数据，既然如此那，上面说的比例划分是很合理的。

假设数据量是百万级别，既然如此那，验证集和测试集占数据总量的占比会趋向于变得更小。假设拥有百万数据，我们只1000条数据，便足以评估单个分类器，还准确评估该分类器的性能。假设我们有100万条数据，这当中1万条作为验证集，1万条作为测试集，100万里取1万，比例是1%，即：训练集占98%，验证集和测试集各占1%。针对数据量过百万的应用，训练集可以占到99.5%，验证和测试集各占0.25%，或者验证集占0.4%，测试集占0.1%。

大多数情况下算法工程师会将整个数据集，自己划分为训练集、验证集、测试集。或者训练集、验证集 等等。（这里的测试集是算法工程师的测试数据）

算法工程师提测时，写明自测时的准确率或其他指标。测试人员另外收集自己的测试集。

测试数据可以测试人员自己收集。或者公司的数据标注人员整理提供。或者爬虫。外部购买。

测试人员可以先用算法工程师的测试集进行运公务员行政职业能力测验试查看结果。再通过自己的测试集测试进行指标对比。

2.1、测试分析

人工智能归根结底也是利用对历史数据的处理训练出可在以后数据上有良好输出的模型。

针对测试来说，应该关心数据模型在对待正常数据、边界数据、异常数据作为输入时，模型的输出是不是可以满足希望。

2.2、测试方式

改变测试集：如输入与训练时一样的数据、与训练时完全不一样的数据、训练时的边界值等，看是不是达到希望输出

若是安卓平台运行的代码：通过持续性点击运行、还有迅速退出和迅速进入、处理非常多数据、空数据、等观察性能指标的上升等

模型是不是有良好的用户交互

人工智能发展现在有一定的技术限制，但是，不管如何都不可以导致应用crash、卡死、内存溢出等情况

详细使耗费时长，应有良好的告知用户的提示，不可以一直loading等

模型是不是可以按照处理数据的量从少到多而自动持续性优化、调整输出

观察模型输出是不是是一直不变化的

经过多次改变输入（百次计算），再进行回归测试，观察输出是不是有相对的程度调优（或者更差了）

模型在处理数据时的效率（学习过程，cpu占用率、内存消耗等）

模型是否有人性化的参数调整通道入口，供运营人员还有测试人员对上线后、上线前进行调整

模型上线后应具有一定的参数调整能力（比如某些权重的调整等。业界今日头条的某些推荐方案但凡是效果好，听别人说会马上将全部的模型进行模拟升级（切换到一样的模式））。

风险控制，当发现严重问题时如何良好的控制线上的模型，对其进行开关还有升级操作，如上线后若发现很难控制的风险，如果确实需要要紧急下线（政策等影响）等问题时，需有马上关闭的功能还有关闭前对用户的良好的提示功能。

若此模型并非独自使用，是否有良好的兼容性（兼容其他模型），碰见错误的使耗费时长如何变现（还有提示方法）

如模型需与其他模型进行合作才可以工作，那需要分开独自开启测试，此模型应该具有良好的接口，和希望输出。测试方式参照上面。然后再测试与其他模型共同工作时的效果

三、AI测试举例子：

3.1、语音识别部分

输入正常的语音

输入有杂音的语音

输入空白语音

输入不一样语言的语音

输入长时间语音

输入重复语音

结论：训练好的模型可以在使用上满足相对的程度的场景，不可以答非所问的太离谱

3.2、自优化测试：

将测试集分成2部分（或多部分），首次输入第一个然后观察结果，然后再输入第二个，然后再次输入第一个，观察输出是不是有优化的反映

3.3、性能部分：

[在进行语音识别时，观察cpu、内存等占用情况

在语音识别结束观察cup、内存是否有释放等情形

观察识别时间长短

3.4、友好度测试：

观察在使耗费时长弱互联网情况下的提示

观察识别出错时的提示

观察正常时的提示

3.5、风险测试：

功能通道入口测试（展示和关闭）是否能通过远程直接关闭或开启语音识别功能，升级等

方式请看下方具体内容，改变测试集：如输入与训练时一样的数据、与训练时完全不一样的数据、训练时的边界值等等，看是不是达到希望输出。

abm测试是什么意思？

1. ABM测试是Agent-Based Modeling（根据代理的建模）测试的缩写。2. ABM测试是一种模拟和分析复杂系统行为的方式，它根据代理个体的行为规则和相互作用来模拟整个系统的变动演化。通过对代理个体的行为进行建模和测试，可以研究和预测系统的整体行为和性质。3. ABM测试在不少领域都拥有广泛的应用，比如社会科学、经济学、生态学等。它能有效的帮我们理解和复杂系统的行为，预测系统的蓬勃发展和进步趋势，并为政策制定和决策提供科学依据。

ABM测试是一家国外著名的营销推广企业Engagio所定义的，它是一种以客户为中心的策略，它要求销售和营销团队Team通力协作，有效地把资源集中在可以给企业带来最大价值的客户身上。

ABM团队Team会通过合作，通过个性化的市场营销方法(如内容展示等)，对重要决策者施加影响，以此达到取得订单的目标。

意思是一种用高级数据链路控制控制的数据通信方法。

ABM是异步平衡方法，全称是Asynchronous Balanced Mode。

异步平衡方法是一种通信模式的HDLC，派生协议支持面向同位体，两个站点当中的点对点通信，在那里任一个站点都可以发起这个通信。

一种用高级数据链路控制控制的数据通信方法。异步是指在两个没有公共时钟的站当中传输数据，平衡是指在两个站当中对等的进行点到点通信，消除了数据链路两端有主站、次站之分的“不平衡性”。

测试仪表盘abm是切换室外温度空调节温度。车外有温度传感器。

汽车使用自动空调节后，外部温度传感器会自动判断室外温度，自动调节车内温度，使车内保持舒适的温度。

自动空调节可以按照设定的温度，通过传感器感知车内各点的温度，自动调节保持车内温度恒定。自动空调节可以将空调节的温度精确到0.5摄氏度。

基础实体检测方式？

基础的实体检测方式一般可以分为以下几种：

1. 根据规则的方式：这样的方式使用预定义的规则和模式来检测实体。比如，通过正则表达式匹配，或者使用[关键词]列表来确定实体的存在与否。这样的方式简单直接，但针对复杂的语义和上文和下文可能没办法准确处理。

2. 根据词典的方式：这样的方式使用事先构建好的实体词典或知识库，将待检测文本与词典中的实体进行匹配。假设文本中的词与词典中的词相匹配，则判断为对应的实体。这样的方式适用于特定领域的实体检测，但针对新的、未包含在词典中的实体可能不适用。

3. 根据机器学习的方式：这样的方式将实体检测问题当成是一个分类任务，使用机器学习算法来学习从文本中识别实体的模式。经常会用到的机器学习算法涵盖支持向量机（SVM）、最大熵模型（MaxEnt）、条件随机场（CRF）等。这些算法需依靠标注好的训练数据进行学习，并可按照需求进行调优。

4. 根据深度学习的方式：最近几年来，随着深度学习的蓬勃发展和进步，根据神经互联网的实体检测方式得到了广泛应用。比如，使用循环神经互联网（RNN）或者卷积神经互联网（CNN）来对文本进行编码和分类。此外还有一部分预训练的语言模型，如BERT、BERT-CRF等，可以有效提升实体检测的性能。

这都是基础的实体检测方式，不一样方式在不一样场景和任务中的表现可能会带来一定差异。选择合适自己任务需求和数据特点的方式，并进行对应的调优和改进，可以提升实体检测的准确率和效果。

人际沟通的三要素都拥有什么课后测试？

一、单选题

1、在职场中，要注意保护个人空间，哪一项的做法是错误的（）

A保护个人权利

B保护个人的隐私不被侵犯

C表达自己的工作需求和想法

D为了不要与同事太过亲近，除工作外，不与之沟通

正确答案:D

二、多选题

1、人际沟通的三要素都拥有什么？（）

A自己

B他人

C情景

D语言

正确答案:ABC

2、人际沟通的过程有什么（）

A接受信息

B翻译信息

C解读三要素

D发送信息

正确答案:ACD

3、人际沟通环节中，要注意分析冰山模型，这当中包含

什么内容（）

A语言

B感受

C信念

D期待

E渴望

正确答案:ABCDE

4、在冰山模型中，什么是水面下，不可以直接理解到的（）

A语言

B感受

C信念

D期待

E渴望

正确答案:BCDE

人际沟通三要素

1.在沟通时要有一个明确的目标，假设没有一个明确的目标那就不叫沟通，只是一起闲聊罢了。2.沟通要达成共识，在沟通成功后双方一定要要达成一个共识或者协议，假设没有达成某种共识说明你的本次沟通失败。3.在沟通时要注入思想感情，都清楚在沟通时实际上就是双发传递信息思想，故此，带进思想和情感更容易沟通。思训家，处理人际沟通等难题。

人际沟通三要素1，沟通的基本问题包含心态双向思维，设身处地；

二沟通的基本原理，关心了解他人的情况，从他人的利害处关心；

三沟通的基本要求，主动在他人需时主动帮别人反馈信息。

伊莎贝尔迈尔斯建立什么个性测验模型？

20 世纪 40 年代，美国一对母女在荣格的心理学类型理论的基础上提出了一套个性测验模型。伊莎贝尔・迈尔斯（Isabel Myers）和凯瑟琳・布里格斯（Katharine Briggs）把这套理论模型以她们的名字命名，叫作 Myers-Briggs 类型指标 MBTI。伊莎贝尔迈尔斯建立的个性测验模型叫MBTI职业性格测试模型。

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