Yapay Zeka yazılım testlerini reaktif olmaktan öngörülü olmaya nasıl dönüştürüyor?

AI/ML araçlarının kurumsal yazılım testlerinde sorunları oluşmadan önce tahmin etmek için nasıl pratik olarak uygulandığını anlamak istiyorum. Hangi modeller veya teknikler yaygın olarak mı kullanılıyor? Veya mevcut QA iş akışları veya DevOps kanallarıyla nasıl entegre oluyorlar?

Muhammed' Alıntı:

AI/ML araçlarının kurumsal yazılım testlerinde sorunları oluşmadan önce tahmin etmek için nasıl pratik olarak uygulandığını anlamak istiyorum. Hangi modeller veya teknikler yaygın olarak mı kullanılıyor? Veya mevcut QA iş akışları veya DevOps kanallarıyla nasıl entegre oluyorlar?

Genişletmek için tıkla ...

Evet, GPT gibi AI modelleri mevcut verilerle eğitilir, yani daha önce yapılmış olanlardan insanların okuma, gözlem ve pratik yoluyla yaptığı gibi öğrenirler. Ancak yetenekli bir yazarın okuduğu her şeyi çalmaması gibi, GPT de bilgiyi sadece tekrarlamaz.

Onu güçlü kılan şey, mevcut bilgiyi sıklıkla yeni veya yenilikçi hissettiren şekillerde birleştirmesi, yeniden yorumlaması ve yeniden çerçevelemesidir. Farklı alanlardan fikirleri çekerek daha önce açıkça yazılmamış olabilecek yeni bakış açıları sunarak yeniden birleştirme yeteneğine sahiptir.

Örneğin, GPT'den oyunlaştırma, davranışsal psikoloji ve kullanıcı arayüzü en iyi uygulamalarını kullanarak DEHB'li kişiler için bir fitness uygulaması tasarlamanıza yardımcı olmasını isterseniz, her kavram ayrı ayrı mevcut olsa bile teknik olarak yeni bir çözüm sentezleyebilir.

İstem yeterince zengin veya yaratıcı olduğunda çıktılar özgün ve hatta düşündürücü olabilir, bu hala bir araçtır ve diğer tüm araçlar gibi çoğu zaman onu nasıl kullandığınıza bağlıdır.

Yaygın bir teknik anormallik algılama modelleridir (Isolation Forests veya Autoencoders gibi). Bunlar, büyük sorunlara yol açmadan önce uygulama davranışındaki veya altyapıdaki düzensizlikleri tespit etmeye yardımcı olur. Genellikle denetlenen öğrenmeyle (Rastgele, Gradient Boosting Machines) oluşturulan öngörücü analiz modelleri, geçmiş hata kalıplarına, kullanıcı davranış günlüklerine ve hatta kod değişikliklerine dayanarak arızaya meyilli alanları öngörebilir.

NLP modelleri de önemli rol oynuyor, test vakalarını ve gereksinimleri otomatik olarak analiz edebiliyorlar.

Mevcut QA iş akışları veya DevOps kanallarıyla bütünleştirin.

Test.ai, Applitools veya Functionize gibi AI araçlarının CI/CD hatlarına eklenmesi, bazıları, ML modellerini Datadog veya Splunk gibi araçlarla entegre ederek AI botlarını izleme sistemlerine yerleştiriyor.