ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ МАШИННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ ПО

Методы разработки программного обеспечения стремительно развиваются. Тестирование программного обеспечения играет большую роль в разработке хорошего продукта. Многие технологии объединены во все аспекты производительности на основе тестирования программного обеспечения. Передовые инструменты автоматизации используют в наборе тестов и проверочных тестов на основе искусственного интеллекта. Важно сосредоточиться на изменениях, работать на основе коллективных рассуждений тестовой команды и других аналогов команд. Методы проверки качества основаны на информации, представленной в современном цифровом мире. Бизнес полагается на новые быстрые процессы для обеспечения автоматического тестирования программного обеспечения. Применение подходов решений к финансовой организации позволяет повысить прозрачность всех этапов разработки программного обеспечения. Эти шаги могут помочь системам показать больший процент от частоты тестовых случаев, могут сэкономить время и деньги, но также эффективно решают проблему масштабирования процесса и ошибок.

В этой статье мы исследуем информационные системы c использованием машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизированного тестирования программного обеспечения. Цель разделена на задачи: важность искусственного интеллекта, необходимый этап разработки программного обеспечения – система тестирования и контроля качества, исследование основных средств автоматизации. Вывод: использование интеллектуального интеллекта и машинного обучения позволяет автоматизировать повторяющийся процесс и использование базы данных; поставляет превосходный интеллектуальный продукт; адаптируется к прогрессивному алгоритму обучения добавляет более глубокий анализ нескольких объектов; позволяет получить максимальный объем данных из баз данных.

1. Haibo He. Self-adaptive systems for machine intelligence, John Wiley & Sons, 1-2, 2011.

2. Elona Wallengren Robin S. Sigurdson, Machine Intelligence in Automated Performance Test Analysis, Gothenburg, Sweden, 4 page, 2018.

3. Seralina N. A model for the web-services based framework. ICINCO 2020 Final program and book of abstracts. 17th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, Portugal. Online streaming, July 2020 , 26 page (https://www.insticc.org/node/technicalprogram/icinco/2020 )

4. Akzhalova A., Alexeev M., Sarsembayev B. Model-Driven Architecture for the QoS-Based Adaptive Sensor Network System. Springer International Publishing Switzerland, Book Chapter, Business Modeling and Software Design, 43-61 page, 2015.

5. Santosh Singh Rathore and Sandeep Kumar. An approach for the prediction of number of software faults based on the dynamic selection of learning techniques. IEEE Transactions on Reliability, 68(1):216-233, 2019.

6. A. Sturm and O. Shehory. Agent-Oriented Software Engineering: Revisiting the State of the Art. In O. Shehory and A. Sturm, editors, Agent-Oriented Software Engineering, pages 13–26. Springer Berlin Heidelberg, 2014.

7. R. Zurawski, M. Naedele, Integration Technologies for Industrial Automated Systems – IT Security for Automation Systems, CRC Press 2006, pp. 23-1 – 23-15.

8. H. Mohanty, J. Mohanty, and A. Balakrishnan, Trends in Software Testing, ISBN: 9789811014147. DOI: 10.1007/978-981-10-1415-4. [Online]. Available: https://link-springer-com.ezproxy.utu.fi/content/pdf/10.1007%7B%5C%%7D2F978-981-10-1415-4.pdf.

9. Graham Smith. The intelligent solution: automation, the skills shortage and cyber-security. Computer Fraud & Security. Volume 2018, Issue 8, August 2018, Pages 6-9.

10. Maria José Sousa, Álvaro Rocha. Digital learning: Developing skills for digital transformation of organizations. Future Generation Computer Systems. Volume 91, February 2019, Pages 327-334

11. Adriana Giret, Emilia Garcia, Vicente Botti. An engineering framework for Service-Oriented Intelligent Manufacturing Systems. Computers in Industry. Volume 81, September 2016, Pages 116-127.

12. Graham Smith, The intelligent solution: automation, the skills shortage and cyber-security. Computer Fraud & Security, Volume 2018, Issue 8, August 2018, Pages 6-9.