Discusión - 

0

Discusión - 

0

5 xeitos de usar a IA na súa automatización de probas

fonte

O ciclo de vida de desenvolvemento web divídese en varios procesos clave. Comeza coa conceptualización antes de ir á produción. Unha vez feita a produción, sométese a probas rigorosas. Este paso leva máis tempo. 

Nos últimos anos, as probas automatizadas convertéronse nun elemento básico entre os equipos de desenvolvemento. Usalo reduce significativamente o prazo de proba. As probas tamén foron máis precisas. 

Para mellorar as cousas, intelixencia artificial introdúcese en probas de automatización-aprendizaxe de máquina en particular. 

intelixencia artificial fai proba automatización intelixente. Aprendizaxe automática, en particular, está integrado na proba automatización pola súa capacidade para seguir e recoñecer patróns. Proba automatización é executado por patróns. Se o algoritmo ten unha anomalía, os probadores eliminan e substitúeno polos datos correctos. Aprendizaxe automática fará exactamente iso. 

Máis que recoñecer patróns, hai varias formas de usar a IA en Test Automatización.

Mergullámonos nelas.

Usos da IA ​​na automatización de probas

Probas Visual Automatizadas

Probas automatizadas antes de integrarse completamente con intelixencia artificial centrouse nos códigos de fondo. Centrábase na base, a miúdo pasando por alto como estes códigos aparecen aos usuarios. Cos avances en aprendizaxe de máquina, agora é posible facer probas automáticas visuais. 

Con probas automáticas visuais, a IA ve a interface como un usuario normal pero con capacidades de observación máis agudas. Pode distinguir facilmente os erros que os usuarios normais ignoran. Asegúrate de que a experiencia da interface de usuario sexa excelente. 

A proba automatizada asegura que todos os elementos están nos seus lugares adecuados. Ademais, tamén se encarga de que todos os elementos estean nos seus tamaños, cores e outras características visuais adecuadas. 

Automatización de autocuración

Xunto coa innovación das probas visuais, proba automatización coa IA fai autocuración automatización posible. Con autocuración automatización, a proba supera os seus resultados habituais de sinalar anomalías. Corrixe o código inmediatamente sen máis instrucións do programador. 

A partir do nome en si, o código cúrase para producir unha saída limpa e executable. Non obstante, hai unha medida no que pode curar ou corrixir. Limítase a corrixir a maioría dos elementos da interface de usuario. Os compoñentes da interface de usuario inclúen principalmente ferramentas de navegación, como frechas, controles deslizantes e barras de busca. 

Unha autocuración visual automatización pode limpar a interface do seu sitio web con pouca ou ningunha supervisión dun programador. As horas que normalmente se dedican só a probas visuais manuais pódense canalizar ás outras facetas probas de aplicacións móbiles ou no desenvolvemento web ciclo vital no seu conxunto. 

Calcula o número óptimo de probas 

O tempo sempre é unha necesidade para probar. O ciclo completo de desenvolvemento web normalmente leva máis tempo porque require ciclos de proba repetitivos. Dise que a repetición axuda a asegurarse de que non haxa máis erros unha vez que o código saia ao mercado. 

Pero coa IA agora integrada coa proba automatización, o número de probas será limitado. Por suposto, o límite estará ata que se corrixen os erros. Cando se fai manualmente, o programador nunca pode estar seguro ao 100% de que todos os erros están corrixidos. Por outra banda, proba automatización executarao indefinidamente ata que un desenvolvedor actúe. 

No caso de probas automatizadas con IA, as execucións pararán cando o código se curase completamente. Esta característica tamén evita problemas para recompilar datos abrumadores que teñen pouca ou ningunha relación coa saída actual. As probas interminables dan lugar a unha chea de resultados de datos. 

Ademais das probas calculadas, integra a IA na proba automatización resulta en centrarse nas probas que importan. Aprendizaxe automática analiza o código e marca as áreas sen cobertura. Tamén marca as áreas con cobertura problemática. Estas ferramentas tamén axudan na avaliación e xestión de riscos sinalando posibles áreas de risco. 

Probas declarativas

As probas declarativas adoitan denominarse un novo paradigma nas probas de software. Neste método, o desenvolvedor web declara a intención do código na súa linguaxe natural. O sistema ten agora a responsabilidade de levar a cabo a intención do desenvolvedor. Parece surrealista, pero é posible con intelixencia artificial

Nas probas declarativas, o automatización código en tres compoñentes. Estes son o Resposta, o Executor e o Verificador. Cada compoñente significa un proceso de creación e comprobación da solución que a IA ofrece. 

Ademais, a clasificación en diferentes compoñentes facilita a proba automatización para estar ao día dos desenvolvementos do software mentres se actualiza. 

Este enfoque de proba, xunto coa autocuración automatización, está inclinado a perfeccionar a interface de usuario. 

Proba diferencial

O uso de aprendizaxe de máquina en proba automatización tamén abriu o camiño para probas diferenciais. Do mesmo xeito que os códigos de proba aprenderon a autocurarse, as probas diferenciais aprenden a partir de comentarios oportunos e regulares. Pero, o feedback está relacionado coa clasificación. 

As probas diferenciais, por si mesmas, son o método de proba de referencia aprendizaxe profunda sistemas. É un método eficaz que fai uso de derivados. Con este método, pode crear algoritmos de adestramento que poden aprender aproximacións de funcións. Estas aproximacións de funcións, á súa vez, axudan a corrixir os erros do sistema. 

A medida que avanza, estas aproximacións precisas erradican a necesidade de probas cruzadas ou validacións cruzadas. A proba aprende dos comentarios de diferentes conxuntos de datos. Clasifica as diferenzas así, mellorando mellor as aproximacións de funcións. 

Sábese que agora funciona ben con conxuntos de datos máis pequenos. Pero como está a ser sometido a probas constantes, este converterase nun dos elementos básicos da proba nos anos seguintes.   

Takeaways finais

intelixencia artificial, particularmente aprendizaxe de máquina, segue transformando a proba automatización para mellor. Confía na natureza innovadora da proba automatización e está a facelo mellor do esperado. Aínda que os avances céntranse principalmente nas probas da IU, estas melloras incorporaranse máis adiante ás probas da experiencia do usuario. 

A partir das probas de autocuración e de autoaprendizaxe, a innovación das probas estase a afastar dos seus límites. De cara a adiante, é posible que en realidade automaticemos totalmente as probas con pouca supervisión do desenvolvedores. O papel principal do programador centrarase completamente na produción e deixará as probas aos bots. 

Por agora pode ser un tiro longo, pero definitivamente é posible. 

tags:

Anurag

0 Comentarios

Asine a nosa newsletter

Asine a nosa newsletter

Únete á nosa lista de correo para recibir as últimas novidades e actualizacións do noso equipo.

Se inscribiu con éxito!

Comparte esta
%d bloggers como este: