近年来，人工智能成为科技热点，市面上涌现出各式各样的介绍书籍，大谈特谈人工智能发展方向和趋势，但罕有研究聚焦人工智能技术的质量。融360 AI测试团队编著的《机器学习测试入门与实践》有望改变这一尴尬局面，书籍计划7月底出版面世。虽未正式出版，但其内容已经获得众多行业人士的认可，被称之为“业界第一本AI测试秘籍”。
编写团队——融360AI测试团队来自于融360|简普科技(NYSE:JT)。融360|简普科技是国内知名的金融产品搜索和推荐平台，开创了金融智选平台模式，同时也是智能风控领域的引领者。自创立以来，融360|简普科技就高度重视人工智能技术，先后组建模型算法团队、AI研究院等，不断结合自身的业务场景和数据，积极进行人工智能领域的应用探索。
目前，在融360|简普科技布局已久的智能搜索、推荐、风控等领域，相关的人工智能技术得到了广泛的应用，并取得了不错的效果。融360|简普科技始终认为，交流和碰撞是促使进步的动力，因此决心将融360 AI测试团队在机器学习测试方面的实践和经验积累编著成书，希望同业界一道共同推进相关技术的发展。
在书籍编撰过程中，编委会积极同行业专家学者展开交流，听取行业人士对书籍内容的意见和建议，得到专家学者们的高度肯定。在本书成稿后，共有32位测试专家、算法专家、技术负责人、大学教授的联袂推荐，为《机器学习测试入门与实践》打call。
阿里巴巴本地生活高级科学家蒋凡和同济大学特聘教授、《全程软件测试》作者朱少民为本书作序。
蒋凡在序言中表示：“《机器学习测试入门与实践》一书……根据机器学习领域的研发特点，全面系统地总结了其在测试质量方面可能遇到的种种问题，针对性地提出了一整套测试方法论。这套方法论既忠实遵循了传统测试理论的有效机制，又创新性地涵盖了机器学习在样本选择、特征抽取、模型构建及效果评估等流程中遇到的新挑战，帮助我们对测试质量保证领域的前沿进展有了更新的认识。”
朱少民也表示：“今天很高兴有这样一本书，告诉我们如何针对智能系统进行测试。例如，特征专项测试和模型算法评估测试。这方面的测试，也是人工智能测试的核心，也是本书关键的内容，分别讨论了模型蜕变测试、模糊测试、鲁棒性测试、可解释性测试等，其中还通过图像分类、智能推荐、金融风控等三个典型的业务场景中的模型算法评测实践，就这部分内容做更为详细的分析和解读，更好地让读者理解模型算法评测方法、流程和具体操作。”
携程大数据与AI应用研发部负责人邹宇、快狗打车CTO沈剑、贝壳金服2B2C CTO史海峰、顺丰同城科技人工智能中心负责人徐明泉、滴滴高级算法专家闫奎名、Testin云测总裁徐琨、霍格沃兹测试学院创始人黄延胜（思寒）、Dell EMC（中国研发集团）资深架构师茹炳晟、阿里巴巴本地生活高级测试经理吴骏龙、TesterHome社区联合创始人张立华（恒温）、腾讯IEG品质管理部测试开发负责人蔡怡峰、百度资深测试工程师邹静、360技术中台质量工程部高级总监王冬、网易传媒测试总监张涛、前埃森哲中国卓越测试中心负责人陈晓鹏、京东数科移动端测试负责人薛亚斌等二十余位行业专家为本书撰写推荐语。
携程大数据与AI应用研发部负责人邹宇表示：“本书带来了丰富的机器学习产品研发中的一手实践经验和新颖角度，对于致力于人工智能产品研发的从业者有良好的启迪。”
快狗打车CTO沈剑表示：“本书内容丰富、案例详实，不仅阐述了数据分析、机器学习、大数据等基础知识，还对模型算法评估、特征测试分析、模型工程平台等做了原理讲解和案例分析。本书通俗易懂，又不乏实用性，非常适合希望入门机器学习、大数据测试的同学们。”
Testin云测总裁徐琨赞赏道：“在人工智能正在爆发的今天，市场等一本专门讲述机器学习的测试技术的书等得太久了，所有渴望拥抱人工智能的测试同行们，书架上都应该摆上这本集合了融360 AI测试团队第一线测试经验的宝贵图书。”
阿里巴巴测试开发专家孙远指出：“由于机器学习自身的复杂性，传统的软件测试方法论无法完全适用于机器学习，需要为其单独设计一套质量保障方法论。虽然在业界的技术峰会中有专家做过相关的分享，但在本书出版前，还没有一本书可以较为全面的阐述机器学习质量保障的方法论。”
