Sieben Vorteile der KI-gestützten Testautomatisierung
Was kann die KI-gesteuerte Testautomatisierung dem Unternehmen bringen? Die Menschen müssen ihre wichtigsten Vorteile verstehen.
Wie würden Sie die aktuellen Testprozesse eines Unternehmens beschreiben? Sind sie manuell implementiert oder automatisiert oder eine Kombination aus beidem? In den letzten Jahren haben immer mehr Unternehmen Testautomatisierung in den Mix aufgenommen, und es ist leicht zu erkennen, warum. Branchenexperten teilen sieben Hauptvorteile der KI-gesteuerten Testautomatisierung.
Manuelle Tests können Stunden dauern und erschweren die laufende Entwicklung, es sei denn, die Ressourcen können unbegrenzt zugewiesen werden. Darüber hinaus ist die Genauigkeit eine Herausforderung – Tester sind nur Menschen und können kleine Änderungen leicht übersehen. In Unternehmen, die sich ausschließlich auf manuelle Tests verlassen, sind Softwaretests fehleranfällig und es kommt häufig zu Engpässen.
Einschränkungen der Testautomatisierung
Viele Unternehmen kombinieren mittlerweile Automatisierung mit manuellen Tests, um den Prozess zu beschleunigen. Teams können Testzyklen schneller durchführen, indem sie sich wiederholende Testfälle automatisieren, die manuelle Arbeit auf die Definition von Anwendungsfällen, die Überprüfung der Ausgabe und die Durchführung abschließender Qualitätssicherungsübersichten (QS) beschränken. Allerdings handelt es sich bei der Testautomatisierung nie um eine „Set-and-Forget“-Situation. Jede Testumgebung musste manuell eingerichtet werden, was von Anfang an erhebliche Ressourcen erforderte. Wenn der Test dann auf dynamische oder ungewöhnliche Daten stößt, treten Probleme auf, die eine manuelle Behebung erfordern. Daher kann der Geschwindigkeitsvorteil der Automatisierung durch die Zeit, die zur Untersuchung und Lösung auftretender Probleme benötigt wird, zunichte gemacht werden.
Das Testen von Benutzeroberflächen (UI) mithilfe codierter automatisierter Methoden stellt weitere Herausforderungen dar. Beispielsweise erkennt ein Test möglicherweise keine Schaltflächen, deren Farbe sich ändert, oder sich überlappende Elemente der Benutzeroberfläche (UI). Obwohl die Automatisierung den Prozess erheblich verbessert hat, sind Codierungstests immer noch auf eine komplexe Einrichtung, konsistente Wartung und ein Team menschlicher Tester zur Überprüfung und Behebung angewiesen. Außerdem gibt es eine Begrenzung für die Anzahl der Tests, die ausgeführt werden können. Diese Anzahl wird weiter reduziert, wenn Tests browserübergreifend ausgeführt werden müssen.
Über die traditionelle Testautomatisierung hinaus
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie kann der Testprozess durch die Integration von Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) verbessert werden ). Das Wachstum des Unternehmens bietet weitere Möglichkeiten zur Beschleunigung. Der Einsatz dieser neuen Technologien ermöglicht es Unternehmen, mit weniger Ressourcen eine höhere Testqualität zu erreichen und dadurch viele Vorteile zu erzielen. Mit diesen neuen Entwicklungen kann der Testprozess nicht nur schneller abgeschlossen werden, sondern kann auch genauer und zuverlässiger sein, was Unternehmen Zeit und Kosten spart. Diese effiziente Testmethode hilft, potenzielle Probleme zu entdecken und zu lösen, die Produktqualität und -leistung zu verbessern und dadurch die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit von Unternehmen zu steigern. Darüber hinaus kann der Einsatz dieser fortschrittlichen Technologien zum Testen die Produktivität und Zufriedenheit des Teams verbessern sowie Teamarbeit und Kommunikation fördern. Zusammenfassend sind die Hauptvorteile der Cloud-Computing-basierten Testautomatisierung unter Nutzung von RPA, KI, ML und NLP usw.
Intelligente KI-gesteuerte, Cloud-Computing-basierte Testautomatisierung
(1) Codeloses Testen bedeutet, dass jeder Skripte schreiben kann
Neueste Entwicklungen machen codeloses Testen zu einer Realität und nicht zu einem unerfüllten Marketingversprechen. Zum Beispiel die Kombination künstlicher Intelligenz mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um Sprinttests in einfachem Englisch durchzuführen – ähnlich wie menschliche Testskripte. Unser Ansatz unterscheidet sich von allen anderen auf dem Markt und es wäre vielleicht treffender, ihn „Natural Language Scripting“ zu nennen, da er von Testern in einfachem Englisch geschriebene Befehle in echten Code umwandelt. Der Vorteil des codelosen Testens besteht darin, dass jeder im Team Tests erstellen kann, wodurch der gesamte Prozess benutzerfreundlicher und zugänglicher wird. Beispielsweise ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA), einfache Befehle wie „Klicken Sie auf „Zum Paket hinzufügen““ zu übersetzen, sodass die Testsoftware genau versteht, was sie tun muss.
(2) Schneller testen, schneller veröffentlichen
Codelose KI-Tests sind viel schneller als manuelle Tests oder herkömmliche Automatisierungslösungen, da Tester Zeit bei der Codegenerierung sparen. Dadurch können Unternehmen ihre Fähigkeit verbessern, Tests schneller durchzuführen und bereitzustellen. Codelose Tests können auch parallel auf mehreren Browsern und Geräten ausgeführt werden, wodurch sie einfacher zu skalieren sind. Daher kann die codelose Testtechnologie die Zeit bis zur Markteinführung verkürzen, was im heutigen wettbewerbsintensiven Markt von entscheidender Bedeutung ist.
(3) Kosten senken
No-Code-Software hilft Unternehmen, Kosten zu senken. Anstatt ein großes Team für die Überwachung und Wartung automatisierter Tests einzustellen, können eine kleine Anzahl interner Experten problemlos intelligente Tests zur Ausführung einrichten. Darüber hinaus kostet Cloud-basierte Software aufgrund der fehlenden Wartungskosten viel mehr als On-Premise-Software, da der Softwareeigentümer für die Wartung verantwortlich ist und nicht der Benutzer.
(4) Verbessern Sie die Genauigkeit
Manuelles Testen ist immer anfällig für menschliches Versagen, und die herkömmliche Testautomatisierung bricht zusammen, wenn auf dynamische Daten gestoßen wird. Mit einem KI-gesteuerten Ansatz lässt sich ganz einfach testen, ob Elemente die richtige Farbe, Größe und Form haben und sich an der richtigen Stelle befinden. Wir nennen es visuelle Regressionstests und können die Genauigkeit Ihrer Tests erheblich verbessern. Dies gilt auch für Funktionstests – mithilfe von maschinellem Lernen (ML) können Tests verstehen, wie alle verschiedenen Elemente funktionieren sollten, und die Testerstellungszeit verkürzen. Diese Funktionen sparen Ihrem Team Zeit bei Inspektionen und Reparaturen und erhöhen gleichzeitig die Genauigkeit und Qualität Ihrer Tests.
(5) Kontinuierliches Testen
KI-gesteuertes Testen eignet sich für Continuous Integration (CI) // Continuous Delivery (CD) und Software Development Life Cycle (SDLC). Unternehmen können Tests so einrichten, dass sie nicht nur intelligent, sondern kontinuierlich ausgeführt werden. Sie können Bedingungen für Ihre Tests festlegen, z. B. das Auslösen einer Aktion, wenn ein bestimmtes Ergebnis eintritt. Bei Bedarf können mehrere Tests gleichzeitig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Website stets fehlerfrei und von höchster Qualität ist.
(6)Zero Maintenance
setzt die Kraft selbstheilender Tests frei, indem es eine KI-gesteuerte Testautomatisierung ermöglicht. Die Technologie berücksichtigt alle Element-IDs. Wenn sich also ein Datenpunkt ändert, verfügt er über ein Modell zum Vergleichen und kann sich selbst reparieren. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Tests den Unterschied zwischen Daten, die geändert werden sollten, und Tests, die fehlerhaft sind, kennen.
(7) Verbesserte API-Tests
Künstliche Intelligenz kann auch End-to-End-Tests unterstützen, indem sie Beziehungen und Muster zwischen Front-End-Schnittstellen und Back-End-Schnittstellen identifiziert. Funktionale API-Tests stellen sicher, dass beide Teile der Website ordnungsgemäß kommunizieren, und wenn es während des Informationsaustauschs zu Überschneidungen kommt, wird die KI dies markieren.
KI-gestützte Automatisierung bietet Wettbewerbsvorteile
Wenn steigende Inflation, steigende Geschäftskosten und ein angespannter Arbeitsmarkt einen beispiellosen Druck auf Unternehmen ausüben, bietet KI-gestützte Testautomatisierung eine einmalige Gelegenheit, schneller zu liefern und die Qualität zu verbessern. Durch die Erweiterung des Test- und Entwicklungspotenzials können Unternehmen schneller bereitstellen und als Erste auf den Markt kommen. Dies ist ein besonderer Vorteil für Unternehmen mit weniger Ressourcen, die keine großen Testteams einstellen können oder wollen. Mit KI-gesteuerter Automatisierung kann jedes Unternehmen einen beispiellosen Geschäftswert erschließen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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