Применение нейронных сетей для анализа результатов автотестов
Gespeichert in:
| Titel: | Применение нейронных сетей для анализа результатов автотестов |
|---|---|
| Verlagsinformationen: | APNI, 2023. |
| Publikationsjahr: | 2023 |
| Schlagwörter: | автотесты, прогнозирование ошибок, интерпретируемость моделей, автоматизация тестирования, нейронные сети, тестирование программного обеспечения, машинное обучение |
| Beschreibung: | Применение нейронных сетей для анализа результатов автотестов представляет собой перспективное направление, способное значительно повысить эффективность процессов тестирования программного обеспечения. В данной работе рассматриваются ключевые аспекты использования нейронных сетей, включая их способность к автоматическому обучению, адаптации к изменениям, автономной генерации тестовых сценариев, прогнозированию результатов тестов и улучшению общих процессов тестирования. Особое внимание уделяется преимуществам, таким как высокая скорость выполнения задач и устойчивость к отказам, а также недостаткам, среди которых сложность интерпретации решений и высокая зависимость от качественных данных. Приведенный анализ позволяет сделать вывод о значительном потенциале нейронных сетей в контексте автоматизации тестирования программного обеспечения, хотя и требует дальнейших исследований для преодоления существующих ограничений. |
| Publikationsart: | Article |
| Sprache: | Russian |
| DOI: | 10.5281/zenodo.13888995 |
| Rights: | CC BY |
| Dokumentencode: | edsair.doi...........8e166abc9c659215a63bcd62d707c47d |
| Datenbank: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | Применение нейронных сетей для анализа результатов автотестов представляет собой перспективное направление, способное значительно повысить эффективность процессов тестирования программного обеспечения. В данной работе рассматриваются ключевые аспекты использования нейронных сетей, включая их способность к автоматическому обучению, адаптации к изменениям, автономной генерации тестовых сценариев, прогнозированию результатов тестов и улучшению общих процессов тестирования. Особое внимание уделяется преимуществам, таким как высокая скорость выполнения задач и устойчивость к отказам, а также недостаткам, среди которых сложность интерпретации решений и высокая зависимость от качественных данных. Приведенный анализ позволяет сделать вывод о значительном потенциале нейронных сетей в контексте автоматизации тестирования программного обеспечения, хотя и требует дальнейших исследований для преодоления существующих ограничений. |
|---|---|
| DOI: | 10.5281/zenodo.13888995 |