测试传统软件与ML应用程序-如何向非技术普通人解释它

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测试传统软件与ML应用程序-如何向非技术普通人解释它
随着当今机器学习的日益普及，将重点放在ML应用程序的测试方面非常重要。对任何ML应用程序的测试都与对传统软件的测试不同。它已成为一个有争议的话题。许多文献将ML应用程序归类为不可测试的。但是，许多人现在正试图使其可测试，并提出了许多创新方法。所有人都是非常技术性的，没有技术知识的普通用户会遇到困难。因此，在这里我试图用简单的术语解释测试传统软件和ML应用程序的区别，而无需涉及任何技术术语。
假设我已经教过一个关于数学数字线的人。之后，我想测试他。现在，我测试他意味着什么。之后，我可以检查他知道什么或他学到什么。有点棘手。让我们举个例子。
如果我问他“如果我在数字行中添加两个正数5和6，将会是什么答案”。我期望什么答案。
1） 显然11.是的，如果知道数字线，这是正确的答案，我们大多数人都希望这个答案是正确的。
现在，如果他用不同的语言回答如下
2）数值介于10到12之间
3）其数字值大于8，但小于12
4）相当于8 + 3
5）…依此类推
这些答案错了吗？绝对没有。都是正确的答案。但是，如果我得到所有答案都对他正确的答案，我会说他学习了数字线路/系统。
这是测试传统软件测试和测试ML应用程序的区别
在传统软件中，我们准确地检查出输出是否与预期的相比。以（1）情况为例。我们将期望值设置为11，然后检查输出是否为11。在这里，该人只知道有关加法的一条规则，这就是为什么答案是11。但是，其余的示例是ML应用程序的测试，其中的输出与我期望的不完全相同，但所有输出都是正确的并且接近我的期望。因此，在ML应用程序中，我们不会测试输出的精确度，而是测试输出接近正确性的程度。
我们需要了解的是，在测试ML应用程序时，基本上是在测试一种本身可以学习的软件，而不仅仅是规则的顺序。使用相同的数据作为输入，您可能会在两次不同的运行中获得不同的输出。因此，测试ML应用程序需要完全不同的方法，并且测试团队还需要提高ML技能。最终，要采用机器学习应用程序，我们还需要跨组织的不同文化来同步我们的期望。甚至支持工程师也需要此技能来处理ML应用程序中的任何事件。最重要的是，我们需要摆脱传统思维方式，采用新的思维方式。基于这种基本理解，我希望鼓励读者阅读互联网上有关测试传统应用程序与测试ML应用程序的任何文章，他们会更好地理解。我非常乐意收到大家对此主题的任何新想法和新想法。
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关键词：应用程序 普通人 非技术 相同的数据 机器学习