Тестирование программного обеспечения происходит быстрее, что способствует оптимизации затрат.
Когда дело доходит до автоматизированного тестирования, искусственный интеллект часто используется для классификации объектных приложений для всех пользовательских интерфейсов. Здесь, когда вы создаете инструменты, распознанные элементы управления классифицируются, и тестировщики могут предварительно обучать элементы управления, которые часто присутствуют в готовых конфигурациях. После определения иерархии элементов управления тестировщики могут разработать техническую карту, чтобы ИИ использовал графический интерфейс для поиска меток для различных элементов управления.
Вот 8 преимуществ ИИ в тестировании программного обеспечения:
1. Повышенная точность
Машина всегда будет успешно захватывать, записывать и анализировать точные данные с большей эффективностью, в то время как человек может совершать ошибки, выполняя одно и то же утомительное задание каждый день. Тестировщикам не придется выполнять ручные тесты, и они могут использовать это время для создания более сложных и продвинутых возможностей тестирования ИИ.
2. Экономия времени и денег
Каждый раз, когда исходный код изменяется, выполняется повторяющаяся работа по ручному тестированию. На это тратятся и время, и деньги. Вместо этого система тестирования на основе ИИ может выполнять эти задачи регулярно и без дополнительной оплаты. Тестирование программного обеспечения происходит быстрее, что способствует оптимизации затрат.
3. Больше тестового покрытия
Сложность и объем тестов можно расширить с помощью автоматизированного тестирования на основе ИИ, что улучшит общее качество продукта. В результате улучшается качество программного обеспечения. Чтобы определить оптимальную производительность программного обеспечения, тестирование ИИ может глубоко изучить память, данные файлов, внутреннюю статистику программы и таблицы данных. По сравнению с ручным тестированием тесты ИИ могут выполнять больше тестов одновременно и обеспечивать больший охват.
4. Расширенное отслеживание дефектов
В традиционных и ручных методах тестирования недостатки и ошибки могут оставаться незамеченными в течение очень долгого времени и в конечном итоге вызвать проблемы. Тестирование программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта может обнаруживать ошибки самостоятельно. Объем данных увеличивается вместе с развитием программного обеспечения, что также приводит к увеличению количества ошибок. Чтобы команда разработчиков программного обеспечения работала эффективно, искусственный интеллект быстро и автоматически выявляет эти проблемы. Отслеживание ошибок на основе ИИ распознает признаки сбоев и обнаруживает повторяющиеся проблемы.
5. Улучшенные регрессионные тесты
Регрессионное тестирование требуется быстрее, чем это возможно при прогрессивном и быстром развертывании. Сложные регрессионные тесты можно проводить с помощью искусственного интеллекта. Машинное обучение — это инструмент, который организации могут использовать для написания тестовых сценариев. Например, процедура на основе ИИ может искать любые совпадения в модификации пользовательского интерфейса. ИИ также можно использовать для проверки изменений, которые в противном случае было бы сложно протестировать вручную.
6. Проведите визуальное тестирование
Технология на основе искусственного интеллекта поддерживает визуальную проверку веб-страниц и может оценивать различное содержимое пользовательского интерфейса. Эти тесты сложно проверить, поскольку дизайн должен оцениваться людьми. Автоматизированное тестирование может выполнять несколько задач, которые было бы сложно определить одному человеку, например, делать снимки экрана и измерять время загрузки. Тестирование ИИ устраняет необходимость в ручных усилиях по созданию фреймворков, обновлению объектной модели документа и обобщению опасностей.
7. Автоматическая генерация тестов API
Автоматизация тестирования API позволяет клиентам создать несколько тестовых случаев для обеспечения качества API и рассчитать, сколько сторонних инструментов будет работать. Использование сотен API несколькими сервисами требует автоматизации. Инструменты на основе ИИ создаются таким образом, чтобы анализировать массу данных и определять, правильно ли работает API или нет. При разработке продукта тестирование API обеспечивает согласованность связи между программами, которые подключаются к серверам и базам данных с использованием различных протоколов.
8. Расширенное написание тестовых случаев
Ваши тест-кейсы для автоматизированного тестирования будут более качественными благодаря ИИ. Реальные тестовые случаи, которые быстро используются и просты в управлении, будут предоставлены искусственным интеллектом. Разработчики не могут исследовать больше тестовых сценариев, используя традиционный подход. Разработчики смогут придумать новые методы для тестирования, потому что ИИ позволяет анализировать данные проекта за считанные секунды.
Больше популярных историй
- Ралли Ethereum возможно только в том случае, если ETH преодолеет сопротивление в 1500 долларов США
- Облако Google позволяет пользователям отслеживать свой углеродный след
- Метавселенная Meta — это не место для сообщества ЛГБТК+, как и Insta
- Этот робот предубежден, и создатели извлекают выгоду из его модели машинного обучения
- Сможете ли вы устроиться на работу в FAANG в качестве специалиста-самоучки по кибербезопасности?
- Исследователи внедряют «человеческие догадки» в роботов, чтобы ориентироваться в слепых зонах
- Квантовый Интернет кажется возможным! Кубиты можно читать, не уничтожая
Пост 8 Преимущества ИИ в тестировании ПО впервые появился на .
