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。