• Birincil Geziye atla
  • Ana içeriğe atla
  • altbilgi atla
TechLila Logosu

TechLila

Kanayan Kenar, Her Zaman

  • Ana Sayfa
  • Hakkımızda
  • İletişim
  • Fırsatlar ve Teklifler
Teknosa Logosu
FacebookTwitter LinkedInPin
Yapay Zeka Yaşı
Bir sonraki

Yapay Zeka Çağı: Dijital Teknoloji İş Dünyasının Geleceğini Nasıl Tanımlıyor?

Yapay Zeka

TechLila TEKNOLOJİ

Yapay Zeka Test Otomasyonunu Nasıl Etkiler ve Hangi Test Araçları Başarılı Uygulamalara Sahiptir?

John Hannah'in avatarı John Hannah
Son güncelleme tarihi: Şubat 2, 2023

Test otomasyonu, yazılım testini birçok yönden önemli ölçüde iyileştirmiştir. Yeni başlayanlar için, yazılım testinin manuel testten daha hızlı gerçekleştirilmesine olanak tanır. Bu, test uzmanlarının testleri daha kısa sürede tamamlamasına yardımcı olarak daha hızlı ürün çıkışı sağlar. Ayrıca test sonuçlarında tutarlılık, geliştirilmiş kapsam, daha düşük masraflar, test komut dosyalarının yeniden kullanılabilirliği ve sürekli entegrasyon gibi başka faydalar da sağlar.

Yapay zeka, sinir ağları ve makine öğrenimi, teknoloji alanındaki en trend konulardan biri ve yazılım testi de bu trende katıldı. Birçok otomasyon aracı, yazılım testini iyileştirmek ve kalite güvencenin sıkıcı yönlerini azaltmak için artık yapay zeka kullanıyor. 

Bu makale, yapay zekayı içeren otomasyon test araçları örnekleriyle yapay zekanın yazılım testine sağladığı faydalardan bahsediyor.

Yapay Zeka Test Otomasyonunu Nasıl Etkileyebilir? 

Yazılım test sürecine nispeten yeni bir ekleme olmasına rağmen, AI tabanlı otomasyon test araçları otomasyon testinin gerçekleştirilme biçiminde şimdiden devrim yaratıyor ve böylece yazılım testi sürecinde önemli bir rol oynuyor. Yapay zekanın gücünden yararlanan bu araçlar, gelişmiş yetenekler ve iyileştirilmiş verimlilik sunarak daha iyi bir genel test deneyimi sağlar. İşte yapay zekanın test otomasyonunu etkilemesinin bazı yolları.

Test Senaryosu Oluşturma

Yapay zeka, insan test edicilerin girdisi olmadan yazılımı test etmek için test senaryoları oluşturabilir. Kaynak kodunu analiz edebilir ve otomatik olarak test senaryoları oluşturabilir. Ayrıca kod kapsamı, risk ve kusur veya hata olasılığı gibi faktörlere dayalı olarak test senaryolarına öncelik verebilir. Bu, en kritik vakaların önce ele alındığından emin olmanıza yardımcı olacak ve yazılım testinin etkinliğini artırmanıza olanak sağlayacaktır.

Uygulamadaki hataları ve kusurları belirleme olasılığı daha yüksek olan test senaryoları oluşturmak için yapay zekayı da kullanabilirsiniz. Ayrıca kodu izleyebilir ve geliştiriciler kodda değişiklik yaptıkça otomatik olarak test senaryoları oluşturabilir.

Test uygulaması

Yapay zeka, test yürütmeyi çeşitli şekillerde daha verimli ve doğru hale getirebilir. Birden çok testi aynı anda planlayıp yürüterek paralel test yürütmeyi mümkün kılar, böylece test süresini azaltır. Ayrıca, darboğazları belirlemek ve test yürütmeyi iyileştirmek için gerekli ayarlamaları yapmak için test yürütmeyi gerçek zamanlı olarak izleyebilir.

Test Optimizasyonu

Yapay zeka, gereksiz veya gereksiz test adımlarını belirlemek ve kaldırmak için test edilen sistemi (SUT) analiz ederek testi optimize edebilir. Bu, test durumlarının daha hızlı çalışmasına yardımcı olur. Ayrıca, ne zaman arızalanacağını tahmin etmek için sistemi izleyebilir ve bakım veya test planlamak için buna göre hazırlık yapabilir. 

Hata Tahmini

AI tabanlı bir otomasyon aracıyla kusur tahmini daha kolaydır. Koddaki kusurları gösteren kalıpları veya anormallikleri bulmak için test edilen sistemi gözden geçirebilir. Yapay zeka, kusurlarla ilgili geçmiş verileri incelemek ve gelecekteki kusurları tahmin etmek için kalıpları belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını da kullanabilir.

Veri Üretiminden Sürekli Öğrenme

Yapay zeka ve test otomasyonu, normal kullanıcı davranışını belirlemek için kullanıcıların uygulamayla nasıl etkileşime girdiğini gözlemlemek için birlikte çalışır. Ardından, gerçek yaşam verilerine dayalı test senaryoları oluşturmak için içgörüyü kullanır. Bu, aracın veri odaklı yazılım testi yapmasına yardımcı olur.

Yapay Zekayı Süreçlerine Başarıyla Dahil Eden Test Araçları Örnekleri

Burada, yazılım testi için yapay zeka kullanan test araçlarına bazı örnekler verilmiştir.

Uygulama araçları 

Applitools, kullanıcıların web ve mobil uygulamaların görsel görünümünü test etmelerine yardımcı olan bulut tabanlı bir otomasyon aracıdır. Test uzmanlarının web ve mobil uygulamalardaki görsel kusurları belirlemesine yardımcı olur. Sistemdeki işlevsel ve görsel regresyonları bulmak için yapay zeka destekli bir bilgisayar görme teknolojisi (görsel yapay zeka olarak da bilinir) kullanır. Ayrıca, kullanıcıların test sonuçlarını geliştirmelerine olanak tanıyan bir raporlama özelliği vardır.

Test Rigor     

TestRigor, test uzmanlarının temel İngilizce komutlarını kullanarak yapay zeka destekli test komut dosyaları oluşturmasına yardımcı olan bulut tabanlı bir otomasyon aracıdır. Masaüstü, mobil ve web platformlarında hızlı yürütme için geniş bir entegrasyon yelpazesiyle birlikte gelir. Ayrıca, kritik test durumlarını ve sistemin hata olasılığı daha yüksek olan parçalarını tanımlayan yapay zeka tabanlı bir test optimizasyonu da içerir. ile de entegre edebilirsiniz. sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat Jenkins, GitLab ve Bamboo gibi araçlar. 

TestSigma

TestSigma, web, mobil ve API platformlarında test yapmak için açık kaynaklı bir otomasyon aracıdır. Temel İngilizce cümlelerde test senaryoları oluşturmak ve yürütmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. NLP, doğal dil girdilerini otomatik test komut dosyalarına dönüştürerek, teknik olmayan kullanıcıların test senaryoları geliştirmesini kolaylaştırır. Jenkins, Travis, GitLab ve Bamboo gibi sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat araçlarıyla entegrasyonu destekler.

İşlevselleştir

Functionize, farklı türde yazılım testi oluşturmak, yürütmek ve yönetmek için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanan bir otomasyon aracıdır. Kullanıcıların önkoşul kodlama bilgisi olmadan test senaryoları oluşturmasına izin vererek kodsuz otomasyonu destekler. Ayrıca istihdam doğal dil işleme Kullanıcı niyetini anlamak ve kullanıcı eylemlerine dayalı test senaryoları oluşturmak için (NLP). Functionize, Jenkins, Bamboo ve GitLab gibi sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat araçlarıyla entegre edilebilir.

Açıklama: TechLila'da yayınlanan içerik okuyucu desteklidir. Bağlı kuruluş bağlantılarımız aracılığıyla yapılan satın alma işlemleri için size hiçbir ek ücret ödemeden komisyon alabiliriz. Bizim okuyun sorumluluk reddi sayfası finansmanımız, editoryal politikalarımız ve bizi desteklemenin yolları hakkında daha fazla bilgi edinmek için.

Paylaşmak önemsemektir

FacebookTwitter LinkedInPin
John Hannah'in avatarı

John Hannah

John Hannah yarı zamanlı bir blog yazarıdır. Çok seyahat etmeyi sever.

Kategoriler

  • TEKNOLOJİ

okuyucu Etkileşimleri

Yorum Yok Logosu

Yorum Yap

Bu makale hakkında söyleyeceğiniz bir şey var mı? Yorumunuzu ekleyin ve tartışmayı başlatın.

Yorumunu ekle Cevabı iptal

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar işaretlenmişlerdir. *

Altbilgi Logosu Altbilgi Metin Logosu

Altbilgi

Hakkımızda

Merhaba ve temel bilgilerde ve ötesinde uzmanlaşmak için zengin makaleler bulabileceğiniz ünlü teknoloji blogu TechLila'ya hoş geldiniz.

TechLila'da ana hedefimiz, kalite ipuçları ve püf noktaları, öğreticiler, Windows, Macintosh, Linux, Android, iPhone, Güvenlik ile ilgili nasıl yapılır kılavuzları ve incelemeler gibi birkaç çeşitli alt konu gibi benzersiz bilgiler sağlamaktır.

Hızlı Linkler

  • Hakkımızda
  • İletişim
  • Feragatname
  • Gizlilik Sözleşmesi
  • Şartlar

Twitter'da takip edin :

Genesis Çerçevesini Kullanan Özel Tema

Cloudways tarafından bulut barındırma

Dil

© Telif Hakkı 2012–2023 TechLila. Her hakkı saklıdır.

x
x