使用人工智能进行质量控制

2024-02-12分类：人工智能阅读（）

开发软件是一个复杂而错综复杂的过程，需要一种谨慎的方法来进行质量保证（QA），以确保软件的可靠性和用户友好性。如果没有全面的QA，软件可能存在缺陷或不完善，并且可能无法满足客户、员工或其他外部利益相关者的需求。

在当代软件开发中，质量保证（QA）和其外包服务是至关重要的组成部分。为了使该过程成功，必须按正确顺序执行设计、开发、测试和发布的基本步骤。为了确保软件按预期运行，QA工程师必须在整个软件开发生命周期中保持警惕，利用敏捷方法论，并彻底全面地测试每一个开发递增阶段。

在开发人工智能（AI）项目时，实施质量保证（QA）策略至关重要。然而，这通常没有得到应有的重视。尽管传统的四阶段迭代过程基本上没有改变，但由于人工智能具有不断发展和适应的动态性，因此必须对其进行密切审查，需要持续监测和评估。

对于人工智能应用程序而言，质量保证（QA）与非人工智能应用程序有很大的不同。以下是原因：

质量保证和测试在人工智能中的意义

在人工智能（AI）领域中，测试发挥着基础性的作用。仅通过训练数据提供算法支持是不足以开发有效的AI解决方案的。质量保证（QA）和测试对于验证训练数据的有效性和其执行所需任务的能力是必要的。聘请一名人工智能工程师在这方面可以带来极大的收益。

我们如何确保这一点呢？答案在于采用基本的验证技术。实质上，AI QA工程师必须仔细选择要在验证过程中使用的训练数据元素。然后使用一个精心设计的场景来评估AI的功效，以评估其预测能力和数据处理效率。

如果质量保证（QA）团队在验证过程中检测到严重问题，那么与其他软件开发项目一样，人工智能（AI）开发过程需要回到早期阶段进行修正。一旦进行必要的改进，必须重新提交AI以接受QA的审查，以测试其是否提供了预期的结果。

由于AI模型需要更多的测试，因此QA团队的工作是持续进行的，所需时间将依赖于资源和时间的可用性。在发布生产就绪版本之前，QA工程师必须定期重复上述步骤，以确保AI的有效性。

在人工智能(AI)的“训练阶段”中，开发团队对算法进行了一系列测试。然而，质量保证(QA)并不直接检查代码或AI算法；相反，QA团队假设算法在启动验证之前已被正确实现，以确保AI的表现符合预期。

质量保证（QA）专家主要利用配置数据进行超参数和训练数据，以进行评估。常常使用交叉验证等校验技术，以评估所选超参数设置的有效性。毫无疑问，验证超参数设置是每个人工智能研究项目的必不可少的方面。

随后，培训数据会进行测试。质量保证（QA）工程师必须能够不仅评估数据的准确性，还必须确保完成所有必需的字段。这些都是非常不错的初始步骤。雇用软件质量保证工程师在这方面可能会很有益。

随着项目的推进，可能会出现与质量保证相关的其他问题。为了有效地处理这些问题，质量保证团队需要访问真实的现实世界数据样本，并清楚地了解AI偏见对AI道德的影响。

质量保证（QA）人员具备全面的知识非常重要，当人工智能（AI）软件经过充分测试、训练数据足够且算法已经确定，以产生可靠的结果。

由于数据不断演变和扩展，普遍认为为人工智能（AI）开发量身定制的质量保证（QA）框架对确保整个生产阶段的持续有效性至关重要。

获得许可后，质量保证(QA)将开始新的阶段，评估AI在经过新的真实世界数据检验时的性能和行为。无论其复杂性或规模如何，密切监测任何AI倡议的进展都非常重要。实现这一目标的最理想方法是通过强大的质量保证过程。

机器学习运营（ML Ops）这一术语已经得到广泛认可。质量保证工程师的责任包括管理AI系统的完整生命周期，范围从版本控制到软件管理、网络安全、迭代过程和发现阶段。我们希望这篇文章能够帮助您更好地了解质量保证和人工智能之间的相互作用。祝您好运。

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