文件名称：机器学习-质量保证的未来-研究论文
文件大小：567KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 22:58:06
Machine learning Quality
机器学习模型代表一个数据框架，它从特定集合中获取数据，并通过从数据中学习来对新观察做出假设。 机器学习技术被开发用于对当前数据集进行操作并预测现有趋势。 机器学习使用神经网络进行质量检查。 神经网络由一组根据学习过程修改的结构化算法组成。 为了创造结果，然后将它们与设定的结果进行比较，学习过程需要数据输入。 此外，为了产生快速可靠的性能，程序使用技术来提取数据趋势并解释压倒性的数据量。 机器学习使用人工智能技术提供程序来动态理解，无需特定的脚本或人工交互。 基于经验的应用程序和测试自动化可以促进并持续读取信息、检查信息、从发现中学习并增强检测方法。 关于机器学习测试的潜力以及智能质量保证，肯定有机会成为下一个重要的打击，每个人都应该密切关注未来的技术。 许多软件开发组织认为他们没有进行有效的测试。 他们知道质量缺陷的影响很重要，他们在质量保证上花费了大量资金，但他们没有得到他们期望的结果。 这不是因为缺乏创造力或努力工作； 相反，软件测试辅助技术并不成功。 它对市场的服务很差。 许多企业已经颠覆和增强了机器学习 (ML)，现在开始进入应用程序开发领域。 头脑在旋转，并且有一个很好的目的：市场再也不会这样做了。 尽管机器学习不断发展和扩展，但它越来越多地被软件行业使用，随着技术的进步，它的影响开始显着改变软件开发的方式。 本研究论文将回顾机器学习的发展，并调查机器学习技术如何从根本上改变质量保证行业。