AI测试引擎中CV和ML模型的技术架构

技术架构概述

1. 数据采集层

此层负责收集各种类型的数据，为后续的模型训练和测试提供基础。对于CV模型，主要采集图像、视频数据，可来源于摄像头、图像数据库等；对于ML模型，采集结构化数据（如表格数据）、非结构化数据（如文本数据）等，数据来源包括业务系统日志、传感器数据等。

2. 数据预处理层

对采集到的数据进行清洗、转换和特征提取等操作。对于CV数据，会进行图像增强（如旋转、翻转、亮度调整）、归一化等处理，还会提取图像特征（如SIFT、HOG特征）；对于ML数据，会处理缺失值、异常值，进行数据编码（如独热编码）和特征缩放（如标准化、归一化）。

3. 模型训练层

运用不同的算法对预处理后的数据进行训练。CV模型常见的有卷积神经网络（CNN），如AlexNet、ResNet等，用于图像分类、目标检测等任务；ML模型涵盖监督学习（如决策树、支持向量机）、无监督学习（如K - Means聚类）和强化学习（如DQN）等多种类型。

4. 模型评估层

使用测试数据集对训练好的模型进行评估，评估指标因任务而异。对于CV的图像分类任务，常用准确率、召回率、F1值等；对于ML的回归任务，常用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。根据评估结果，对模型进行调整和优化。

5. 模型部署层

将训练好且评估合格的模型部署到生产环境中，与AI测试引擎集成。在测试过程中，模型实时处理输入数据，给出预测结果，辅助测试人员进行决策。

6. 反馈与优化层

收集测试过程中的反馈数据，分析模型的预测结果与实际情况的差异，将这些反馈信息用于模型的再训练和优化，以不断提高模型的性能和准确性。

mermaid架构图