소프트웨어 테스트에서 인공 지능을 사용하는 것이 점점 더 보편화되고 있으며 그럴 만한 이유가 있습니다. 현재 AI 기술은 주로 자동화와 편의성 향상에 활용되고 있지만, 날이 갈수록 점점 더 스마트해지고 효율적으로 변하고 있습니다. 소프트웨어 테스트에서 인공 지능을 사용하여 많은 반복 작업을 향상시킬 수 있습니다. 이는 프로세스 속도를 높이고 정확성을 향상시킵니다.
회귀 테스트가 그 예입니다. 소프트웨어 코드가 수정될 때마다 회귀 테스트가 수행되어 애플리케이션이 여전히 예상대로 작동하는지 확인합니다. 이는 일반적으로 수동으로 수행됩니다. 코드를 변경하고 다양한 간격으로 유지 관리를 수행한 후 인공 지능이 애플리케이션에 문제가 있는지 자동으로 확인하여 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
일반적으로 수동 회귀 테스트에는 테스터와 개발자가 많은 시간과 에너지를 소비해야 합니다. 소프트웨어 코드가 변경될 때마다 결과 애플리케이션을 테스트해야 합니다. 개발자와 테스터 간의 빈번한 의사소통을 보장하거나 테스터가 없는 경우 개발자가 더 많은 책임을 맡도록 요구합니다.
인공 지능 솔루션은 이 프로세스를 자동화하고 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 코드 수정 후 즉시 테스트를 수행할 수 있습니다. 적절한 훈련을 통해 AI는 수동 테스터보다 지속적으로 더 빠르고 효율적이며 정확하게 수행할 수 있습니다.
또한 개발자는 테스트 결과 및 관련 데이터를 더 빨리 얻을 수 있으므로 필요한 수정 작업을 즉시 시작할 수 있습니다. 또는 문제가 발견되지 않으면 다른 개발 영역으로 더 빠르게 이동할 수 있습니다.
이 위에 또 다른 레이어를 추가하면 AI가 더 똑똑해짐에 따라 시간이 지남에 따라 회귀 테스트가 더 좋아질 수 있습니다.
소프트웨어 코드와 애플리케이션 자체가 표준을 준수하고 예상 수준에서 성능을 발휘하는지 확인하는 것은 소프트웨어 테스트의 중요한 요소입니다. 따라서 테스트의 큰 부분은 버그 및 기타 소프트웨어 문제를 찾아 수정하는 것입니다.
대규모 프로젝트에서는 가장 숙련된 개발자라도 구문 오류나 코딩 오류를 놓칠 수 있습니다. 최신 프로그래밍 도구는 기본적인 오류를 감지할 수 있지만 자연어 문제는 런타임 시 발견될 때까지 무시되는 경우가 많습니다. 소프트웨어 테스팅의 인공 지능은 오류와 버그를 찾아서 감지할 수 있습니다.
기계 학습(ML)은 자연어 처리(NLP), 교육 데이터 및 사전 프로그래밍된 검색 도구를 사용하여 잠재적인 문제를 찾아 검토를 위해 플래그를 지정합니다. 더 좋은 점은 수정 사항이 더 명확하다면 AI가 직접 새로운 코드를 주입할 수 있다는 것입니다. 시간, 돈, 많은 골치 아픈 일을 절약해 줍니다.
결함과 취약점을 조기에 발견하고 보다 유익한 회귀 테스트를 수행함으로써 개발자와 테스터는 전반적인 제품 효율성과 생산성 향상을 기대할 수 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습 시스템의 도움으로 개발과 관련된 많은 단순 작업을 자동화된 솔루션을 통해 가속화하거나 향상하거나 간단하게 수행할 수 있습니다.
이는 RPA(로보틱 프로세스 자동화), IA(지능형 자동화) 등을 지원하는 데 AI가 점점 더 많이 사용되고 있는 다른 산업에서 볼 수 있는 것과 다르지 않습니다.
예를 들어 팀과 부서 간의 커뮤니케이션입니다. 일반적으로 애플리케이션 테스트 후에 수행됩니다. 이제는 자동화된 솔루션을 통해 처리할 수 있습니다. 관련 담당자가 수동으로 정보를 보낼 필요 없이 정보를 모든 관련 당사자와 즉시 공유할 수 있습니다. AI와 관련된 거의 모든 프로세스와 솔루션에도 동일한 이점이 적용됩니다.
인공 지능과 기계 학습을 기반으로 자가 치유 기술 또는 자가 치유 코드가 구현되었습니다. AI는 인간보다 더 빠르게 언어 문제를 식별하고 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 적절한 리소스를 사용하면 초기 오류 및 실패 감지를 시작으로 이전보다 더 빠르게 코드를 수정할 수 있습니다.
AI 솔루션은 실제로 일반적인 문제에 대한 코드 수정 사항을 주입할 수도 있고, 찾아야 할 사항과 대응 방법을 알면 더 복잡한 문제를 직접 수정할 수도 있습니다. 더 좋은 점은 기계 학습에서 자주 볼 수 있듯이 시간이 지나면서 단순히 더 많은 정보를 수집함으로써 자가 치유 알고리즘이 더 정확해지고 작업 코드를 더 잘 대표하게 된다는 것입니다.
개발자가 실수를 해서 소프트웨어에 문제가 발생하면 인공지능이 즉시 이를 대신해서 고쳐줍니다. 이를 통해 개발자와 테스터가 이러한 문제를 찾는 시간을 절약하고 일반적인 문제 해결에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 나중에 검토할 수 있도록 일반적인 문제에 플래그를 지정하여 개발 단계 전반에 걸쳐 오류가 다시 발생하지 않고 문제가 복잡해지지 않도록 할 수 있습니다.
스마트하고 효율적인 프로세스가 생산성을 높이면서 소프트웨어 테스팅 분야는 인공 지능에 의해 파괴될 가능성이 높습니다. 인공지능은 많은 시간과 노력이 필요한 수동 작업을 거의 완벽하게 자동화할 수 있습니다.
NLP 도구는 조기 오류 감지에 사용될 수 있으며, 자가 치유 코드는 소프트웨어 애플리케이션이 런타임 시 계속해서 정상적으로 작동하도록 보장할 수도 있습니다. 이 모든 것이 문제 해결 및 수동 오류 감지에 소요되는 시간을 줄여줍니다.
위 내용은 인공 지능은 소프트웨어 테스트의 네 가지 주요 방법을 전복시킵니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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