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人工智能评测基准的发展
| 用例编号名称 | 数据表 | 数据预处理 | AI模型训练 | AI模型服务 | 评分测试 |
|---|---|---|---|---|---|
| UC01 - 客户分群 | 客户、订单、订单详情、订单退货数据表 | 删除重复项和空值 | 使用k-means对客户进行聚类 | 使用聚类将新用户分配到组 | 检查结果的准确性 |
| UC02 - 客户对话转录 | 音频数据表 | 加载音频数据并重新采样 | 计算MFCC并训练深度神经网络 | 在提供服务时预测转录,并计算单词错误率 | 比较生成的转录与基准数据的单词错误率 |
| UC03 - 销售预测 | 订单、产品、订单详情、店铺部门数据表 | 加载数据表并连接 | 拟合Holt-Winters模型用于销售预测 | 在提供服务阶段预测销售额,检查结果的准确性 | 检查结果的准确性 |
| UC04 - 垃圾邮件检测 | 产品评分文本数据表 | 加载评论并删除重复项 | 将文本转换为n-gram和向量,并训练朴素贝叶斯模型 | 对新评论进行分类为正常或垃圾邮件,使用马修斯相关系数评分 | 使用马修斯相关系数评分 |
| UC05 - 价格预测 | 市场数据表 | 消除重复项和空值 | 在数据上训练模型以进行价格预测 | 在提供服务时预测物品价格,并使用均方根对数误差进行评分 | 使用均方根对数误差评分 |
| UC06 - 硬件故障预测 | 故障日志数据表 | 执行重复项和空值移除 | 基于已知数据和故障训练支持向量机 | 预测即将发生的故障,并使用F分数进行评分 | 使用F分数进行评分 |
| UC07 - 产品评分 | 产品评分数据表 | 加载并转换成数值格式 | 使用矩阵分解和交替最小二乘回归进行训练 | 针对用户-物品对预测和评分,使用平均绝对误差 | 使用平均绝对误差评分 |
| UC08 - 购物出行分类 | 订单、订单详情、产品表 | 生成购物历史记录并对分类值进行二值化 | 使用梯度提升树基于活动购物会话预测购物出行类型 | 针对购物出行类型进行分类预测,计算分类准确度 | 计算分类准确度 |
| UC09 - 人脸识别 | 客户表、人脸图像数据表 | 对名称进行编码、对图像进行对齐和调整大小 | 对客户图像进行微调的预训练嵌入和逻辑回归模型训练 | 识别客户图像并评估准确性 | 评估准确性 |
| UC10 - 欺诈检测 | 财务账户表、财务交易表 | 拆分和清理数据表、对交易数据进行归一化 | 训练用于分类的逻辑回归模型 | 对交易进行分类并使用分类准确度进行评分 | 使用分类准确度进行评分 |
TPCx-AI提供了一个完整的工具包,这个工具包包含一个基于Parallel Data Generation Framework(PDGF)的合成数据生成器,一个管理基准完整执行的驱动程序,以及两个参考实现:一个基于Apache Spark,另一个基于Python库。TPC还可以通过审查和批准任何贡献者提交的评测实现,截止到2023年6月已经有14个正式的基准提交给了TPC。
评测基准中每一个测试用例基本都包括了Data+AI机器学习管道的完整过程,包括数据生成、数据管理、训练、评分和服务阶段。
完整的Data+AI基准测试运行包括多个测试子任务,其中一些需要计时,以下步骤按顺序执行:
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2026-06-03
2026-05-13
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2026-05-21
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2026-06-18
2026-06-11
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