本书全面系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设, 共15个章节, 分为5部分。第1部分 (第1-4章) 基础知识篇涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识 ; 第2部分 (第5-7章) 大数据篇介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践 ; 第3部分 (第8-10章) 模型测试篇讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试 ; 第4部分 (第11-13章) 模型工程篇介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习持续交付流程 ; 第5部分 (第14-15章) AI in Test篇探讨了AI在测试领域的探索实践及AI时代测试工程师未来。