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19. TinyML现场A/B测试：模型版本灰度与效果验证

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML现场A/B测试的定义 · 重要性 · 应用场景与学习路径总览
课程导入TinyML
02
TinyML基础回顾
嵌入式机器学习 · 模型部署流程 · 资源约束与现场更新挑战
TinyML基础回顾
03
A/B测试核心概念
假设检验 · 对照组与实验组 · 随机分配
A/B测试核心概念
04
TinyML A/B测试的特殊性
设备异构性 · 网络不稳定 · 数据隐私
TinyMLA/B
05
灰度发布基础
灰度发布概念 · 策略（金丝雀 · 蓝绿
灰度发布基础灰度发布概念
06
模型版本管理
模型版本命名 · 元数据记录 · 模型仓库
模型版本管理模型版本命名
07
现场设备管理
设备分组 · 设备标识 · 固件更新通道
现场设备管理设备分组
08
实验设计
明确假设 · 选择指标（准确率 · 延迟
实验设计明确假设
09
流量切分策略
按设备ID哈希 · 按用户ID · 按地理位置
流量切分策略ID
10
数据采集与打点
在TinyML设备上记录预测结果 · 传感器数据 · 系统状态
数据采集打点
11
数据管道构建
边缘数据缓冲 · 压缩 · 加密传输
数据管道构建边缘数据缓冲
12
效果评估指标
分类指标（准确率 · F1） · 回归指标（MAE）
效果评估指标分类指标
13
统计分析方法
t检验 · 卡方检验 · 置信区间
统计分析方法t检验
14
灰度发布流程
从单设备测试到小批量灰度 · 逐步扩大范围 · 自动回滚条件
灰度发布流程从单设备测试到小…
15
案例实战
智能家居语音唤醒词模型A/B测试（从…
案例实战A/B
16
案例实战
工业预测性维护模型灰度发布（振动数据…
案例实战工业预测性维护模…
17
案例实战
可穿戴设备健康监测模型版本验证（心率…
案例实战可穿戴设备健康监…
18
工具与平台
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · Arduino
工具平台
19
开源框架与库
MLflow · Kubeflow · Prometheus
开源框架MLflow
20
模拟与仿真
在部署前使用数字孪生或模拟器进行A/…
模拟仿真
21
常见问题与陷阱
样本偏差 · 辛普森悖论 · 多重比较
常见问题陷阱
22
安全与隐私
差分隐私 · 联邦学习与A/B测试的结合 · 合规要求（GDPR等）
安全隐私
23
自动化与CI/CD
将A/B测试集成到TinyML的持续…
CI/CD自动化
24
模型监控与告警
实时监控模型性能 · 自动检测退化 · 触发回滚或重新训练
模型监控告警
25
多版本对比
同时测试多个模型版本（A/B/n测试…
多版本对比A/B/n
26
长期效果评估
考虑模型漂移 · 环境变化 · 用户行为适应
长期效果评估考虑模型漂移
27
成本与收益分析
评估A/B测试的能耗 · 带宽 · 时间成本
成本收益分析
28
综合实战项目
从零搭建一个TinyML现场A/B测… · 云端 · 分析端）
综合实战项目TinyML
29
前沿趋势
在线学习 · 元学习 · 自动化机器学习在TinyML A/B…
前沿趋势线学习
30
课程总结与进阶路径
核心要点回顾 · 常见误区 · 推荐资源与下一步学习方向
课程总结进阶路径