Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

5 maniere om KI te gebruik in u toetsautomatisering

Bron

Die lewensiklus van webontwikkeling is verdeel in verskeie sleutelprosesse. Dit begin met konseptualisering voordat dit na produksie gaan. Sodra die produksie klaar is, word dit noukeurig getoets. Hierdie stap neem die meeste tyd. 

In onlangse jare het outomatiese toetse 'n belangrike aspek onder ontwikkelingspanne geword. Deur dit te gebruik, word die toetsperiode aansienlik verminder. Toetsing het ook akkurater geword. 

Om dinge te verbeter, kunsmatige intelligensie word voorgestel aan outomatiseringstoetsing-machine learning in die besonder. 

Kunsmatige intelligensie maak toetsoutomatisering slim. Veral masjienleer word geïntegreer in toetsautomatisering vanweë die vermoë om patrone te volg en te herken. Toetsautomatisering word uitgevoer deur patrone. As die algoritme 'n afwyking het, verwyder die toetsers dit en vervang dit met die korrekte data. Masjienleer sal presies dit doen. 

Meer as om patrone te herken, is daar verskillende maniere om KI in toetsautomatisering te gebruik.

Kom ons duik daarin.

Gebruike van KI in toetsautomatisering

Visuele outomatiese toetsing

Outomatiese toets voordat dit volledig geïntegreer word met kunsmatige intelligensie was gefokus op die back-end kodes. Dit was gefokus op die fondament, en kyk dikwels uit hoe hierdie kodes vir gebruikers verskyn. Met die vordering in masjienleer is visuele outomatiese toetsing nou moontlik. 

Met die visuele outomatiese toetsing, sien die KI die koppelvlak soos 'n gewone gebruiker, maar met groter waarnemingsvermoë. Dit kan maklik foute onderskei wat normale gebruikers miskyk. Dit sorg dat die UI-ervaring uitstekend is. 

Die outomatiese toets sorg dat al die elemente op hul regte plekke is. Daarbenewens sorg dit dat al die elemente hul regte groottes, kleure en ander visuele kenmerke het. 

Selfgenesende outomatisering

Saam met die innovering van visuele toetsing, maak toetsautomatisering met AI self-genesingsoutomatisering moontlik. Met selfgenesingsautomatisering gaan die toets bo die gewone resultate van die uitwys van afwykings. Dit korrigeer die kode onmiddellik sonder verdere instruksies van die ontwikkelaar. 

Van die naam self genees die kode homself om met 'n skoon en uitvoerbare uitset vorendag te kom. Daar is egter 'n mate waarin dit kan genees of regstel. Dit is beperk tot die regstelling van die meeste UI-elemente. UI-komponente bevat hoofsaaklik navigasiehulpmiddels, soos pyle, skuifblaaie en soekbalke. 

'N Visuele selfgenesingsautomatisering kan die koppelvlak van u webwerf skoonmaak met min of geen toesig van 'n ontwikkelaar nie. Die ure wat gewoonlik net vir handmatige visuele toetsing bestee word, kan na die ander fasette van gekanaliseer word mobiele app toets of in die lewenssiklus van die webontwikkeling as geheel. 

Bereken die optimale aantal toetse 

Tyd is altyd 'n noodsaaklikheid om te toets. Die volledige siklus van webontwikkeling neem gewoonlik die meeste tyd in beslag omdat dit herhalende toetssiklusse benodig. Daar word gesê dat die herhaling sal help om seker te maak dat daar nie meer foute sal wees as die kode op die mark vrygestel is nie. 

Maar met AI wat nou geïntegreer is met toetsautomatisering, sal die aantal toetslopies beperk word. Natuurlik sal die limiet wees totdat die foute reggestel is. As dit handmatig gedoen word, kan die ontwikkelaar nooit 100% seker wees dat al die foute reggestel word nie. Aan die ander kant sal toetsautomasie dit eindeloos laat werk totdat dit deur 'n ontwikkelaar opgetree word. 

In die geval van outomatiese toetse met AI, sal die lopies stop as die kode homself heeltemal genees het. Hierdie funksie vermy ook probleme om oorweldigende data te versamel wat min of geen invloed het op die huidige uitset nie. Eindelose toetslopies het 'n hoop data-resultate tot gevolg. 

Afgesien van berekende toetse, lei die integrasie van KI in toetsautomatisering tot die fokus op toetse wat saak maak. Masjienleer ontleed die kode en vlag die areas wat nie dekking het nie. Dit vlag ook gebiede met problematiese dekking aan. Hierdie instrumente help ook met die assessering en bestuur van risiko's deur moontlike risikogebiede aan te dui. 

Verklarende toetsing

Verklarende toetsing word dikwels 'n nuwe paradigma in sagtewaretoetsing genoem. In hierdie metode verklaar die webontwikkelaar die bedoeling van die kode in sy natuurlike taal. Die stelsel het nou die verantwoordelikheid om die bedoeling van die ontwikkelaar uit te voer. Dit klink surrealisties, maar dit is moontlik met kunsmatige intelligensie. 

In verklarende toetsing, die outomatiseringskode in drie komponente. Dit is die antwoord, eksekuteur en verifikateur. Elke komponent is 'n proses om die oplossing te skep en te kontroleer waarmee die KI vorendag kom. 

Daarbenewens maak die klassifikasie in verskillende komponente dit makliker vir die toetsautomatisering om tred te hou met die ontwikkeling van die sagteware terwyl dit opgradeer. 

Hierdie toetsbenadering, tesame met selfgenesende outomatisering, is geneig om die gebruikerskoppelvlak te vervolmaak. 

Differensiële toetsing

Die gebruik van masjienleer in toetsoutomatisering het ook die weg gebaan vir differensiële toetsing. Soortgelyk aan hoe toetskodes geleer het hoe om self te genees, leer differensiële toetse uit tydige en gereelde terugvoer. Maar die terugvoer hou verband met die klassifikasie. 

Differensiële toetsing is op sigself die toetsmetode vir diepleerstelsels. Dit is 'n effektiewe metode wat van afgeleide instrumente gebruik maak. Met hierdie metode kan dit opleidingsalgoritmes skep wat funksiebenaderings kan leer. Hierdie funksie benaderings help op hul beurt om die foute in die stelsel reg te stel. 

Namate dit vorder, skakel hierdie akkurate benaderings die behoefte aan kruistoetsing of kruisvalidering uit. Die toets leer uit die terugvoer van verskillende datastelle. Dit klassifiseer die verskille so en pas die benaderings van die funksies beter aan. 

Dit is bekend dat dit nou goed werk met kleiner datastelle. Maar aangesien dit voortdurend getoets word, sal dit in die volgende jare een van die toetsrestaurante word.   

Finale wegneemetes

Kunsmatige intelligensie, veral masjienleer, gaan voort om die outomatisering van die toets ten goede te verbeter. Dit spreek die innoverende aard van toetsautomasie uit en maak dit beter as wat verwag is. Alhoewel die vooruitgang meestal op UI-toetsing gefokus is, sal hierdie verbeterings later in die toetsing van gebruikerservarings val. 

Van self-genesing en self-leer toetse, die innovasie van toetsing is besig om van sy grense af te verlig. As ons vorentoe beweeg, kan ons die toetsing eintlik volledig outomatiseer met min toesig van die ontwikkelaars. Die hoofrol van die ontwikkelaar sal volledig fokus op die produksie en die toets aan die bots oorlaat. 

Dit kan vir eers 'n lang skoot wees, maar dit is beslis moontlik. 

Tags:

Anurag

0 Comments

Jy kan ook graag

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie