人工智慧驅動的測試自動化的七個好處
人工智慧驅動的測試自動化可以為企業帶來什麼?人們需要了解其主要的好處。
如何描述企業當前的測試過程?它們是人工實施的或自動實施的,還是兩者的結合?在過去的幾年裡,更多的企業已經將測試自動化添加到混合中,原因很容易看出。行業專家分享了人工智慧驅動的測試自動化的七個主要好處。
人工測試可能需要數小時,且會增加持續開發的難度,除非可以無限地調配資源。另外,準確性也是一個挑戰——測試人員只是人類,很容易忽略微小的變化。在僅依賴人工測試的企業中,軟體測試容易出錯,而且經常會遇到瓶頸。
測試自動化的限制
許多企業現在將自動化與手動測試結合,以加快流程。團隊可以透過自動化重複的測試案例來更快地執行測試週期,將人工局限於定義用例、評審輸出,並執行最終的品質保證(QA)概述。然而,測試自動化從來不是一種「設定和忘記」的情況。每個測試環境都必須人工設置,從一開始就需要大量資源。然後,如果測試遇到動態或不尋常的數據,就會出現需要手動修復的問題。因此,自動化的速度優勢可能被調查和解決出現的問題所花費的時間所抵消。
使用編碼的自動化方法測試使用者介面(UI)帶來了進一步的挑戰。例如,測試可能不會偵測到改變顏色的按鈕或重疊的使用者介面(UI)元素。儘管自動化在很大程度上改進了流程,但編碼測試仍然依賴複雜的設定、一致的維護,以及一個人工測試團隊來驗證和修復。可以運行的測試數量也是有限制的,當測試需要跨瀏覽器操作時,這個數量會進一步減少。
超越傳統的測試自動化
隨著技術的不斷進步,測試過程可以透過整合機器人流程自動化(RPA)、人工智慧(AI)、機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)等技術,為公司的發展提供更多加速方式。這些新技術的應用使企業能夠以更少的資源實現更高品質的測試,從而獲得許多好處。透過這些新發展,測試過程不僅可以更快速地完成,還能夠更準確、更可靠,為企業節省時間和成本。這種高效的測試方法有助於發現和解決潛在問題,提高產品的品質和性能,從而增強企業的競爭力和創新能力。此外,採用這些先進技術進行測試還可以提升團隊的工作效率和滿意度,促進團隊合作和溝通。綜上所述,利用RPA、AI、ML和NLP等
智慧人工智慧驅動的、基於雲端運算的測試自動化的主要優點
##(1)無程式碼測試意味著任何人都可以編寫腳本
最近的發展使無程式碼測試成為現實,而不是一個未能實現的行銷承諾。例如,將人工智慧與自然語言處理(NLP)結合起來,以允許用簡單的英語進行衝刺測試——很像人工測試腳本。我們的方法不同於市場上的任何其他方法,稱它為自然語言腳本可能更準確,因為它將測試人員用簡單的英語編寫的命令轉換為真正的程式碼。無程式碼測試的好處是,它使團隊中的任何人都可以產生測試,使整個過程更加用戶友好和可訪問。例如,自然語言處理(NLP)允許器人流程自動化(RPA)翻譯簡單的命令,如“單擊‘添加到包’”,這樣測試軟體就能準確地理解它需要做什麼。(2)更快地測試,更快地發布
無程式碼人工智慧測試比人工測試或傳統的自動化解決方案要快得多,因為測試人員節省了產生程式碼的時間。這允許公司提高他們更快地運行測試和部署的能力。無程式碼測試還可以在多個瀏覽器和裝置上並行運行,這使它們更容易擴展。因此,無程式碼測試技術可以縮短上市時間,這在當今競爭激烈的市場中是關鍵。(3)降低成本
無程式碼軟體幫助企業降低成本。與其僱用大型團隊來監視和維護自動化測試,少量的內部專家可以輕鬆地設定智慧測試來運行。此外,基於雲端運算的軟體比本地軟體成本高得多,因為缺乏維護成本,因為軟體所有者負責維護,而不是用戶。(4)提高準確度
人工测试总是容易受到人为错误的影响,传统的测试自动化在遇到动态数据时就会崩溃。使用人工智能驱动的方法,可以轻松地测试元素的颜色、大小和形状是否正确,是否位于正确的位置。我们称之为可视化回归测试,它可以显著提高测试的准确性。这也适用于功能测试——使用机器学习(ML),测试可以理解所有不同元素应该如何工作,并减少测试创作时间。这些特性可以为您的团队节省检查和修复的时间,同时提高测试的准确性和质量。
(5)连续测试
人工智能驱动的测试适用于持续集成(CI)//持续交付(CD)和软件开发生命周期(SDLC)。企业可以将测试设置为不仅智能地运行,而且持续地运行。可以为测试设置条件,例如,在出现某个结果时触发某个操作。可以在需要的时候同时运行多个测试,以确保网站总是没有错误和最高质量。
(6)零维护
通过实现人工智能驱动的测试自动化,正在释放自修复测试的力量。该技术考虑了所有的元素id,所以如果一个数据点发生了变化,那么它就有一个模型来进行比较,并可以进行自我修复。至关重要的是,测试知道应该更改的数据和被破坏的测试之间的区别。
(7)增强API测试
人工智能还可以通过识别前端接口和后端接口之间的关系和模式来支持端到端测试。功能API测试可以确保网站的两个部分都能正常通信,如果在信息交换过程中出现了任何交叉,人工智能就会标记出来。
人工智能驱动的自动化提供竞争优势
当不断上升的通货膨胀,不断飙升的企业成本和紧张的劳动力市场给企业带来前所未有的压力时,人工智能驱动的测试自动化提供了一个黄金机会来更快地交付和提高质量。通过扩大测试和开发的潜力,企业可以更快地部署并率先进入市场。这对于那些资源较少、无法或不愿雇用大型测试团队的企业来说是一个特别的优势。通过人工智能驱动的自动化,任何企业都可以挖掘无与伦比的业务价值,并确保竞争优势。
以上是人工智慧驅動的測試自動化的七個好處的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
