En esta charla, discutiremos cómo aprovechar las prácticas de Machine Learning en las pruebas de software con varios ejemplos prácticos y un estudio de caso que utilicé en mi proyecto para hacer el Triaje de Bugs. ¡Vamos a abrazar el futuro juntos!
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En esta charla, discutiremos cómo aprovechar las prácticas de Machine Learning en las pruebas de software con varios ejemplos prácticos y un estudio de caso que utilicé en mi proyecto para hacer el Triaje de Bugs. ¡Vamos a abrazar el futuro juntos!
La integración del machine learning en las pruebas de software implica incorporar técnicas de aprendizaje automático para mejorar y optimizar el proceso de pruebas, desde la generación de casos de prueba hasta la ejecución y mantenimiento de los mismos. Esto permite automatizar tareas repetitivas, mejorar la detección de errores y acelerar el ciclo de desarrollo.
El machine learning puede mejorar las actividades de aseguramiento de calidad al automatizar la generación y ejecución de casos de prueba, optimizar la identificación de errores y proporcionar predicciones precisas sobre el comportamiento del software. Esto ayuda a reducir la carga de trabajo manual y aumentar la eficiencia de las pruebas.
El machine learning ofrece beneficios en varias etapas del ciclo de vida de las pruebas de software, como la generación automática de casos de prueba basada en requisitos, la implementación de código de prueba utilizando NLP, el reconocimiento visual en pruebas de UI, y la optimización de mantenimiento mediante la refactorización automática de código y la gestión de fallos.
El machine learning puede ayudar a abordar desafíos como la complejidad de las aplicaciones modernas, la necesidad de pruebas rápidas y eficientes, y la gestión de recursos y presupuestos limitados. Proporciona soluciones que pueden adaptarse rápidamente y cubrir un amplio alcance de pruebas sin comprometer la calidad.
El machine learning puede asistir en el mantenimiento y refactorización del código de prueba al revisar automáticamente el código para identificar y notificar patrones problemáticos o anti-patrones, así como ayudar en la corrección automática de fallos, lo que acelera el proceso y mejora la calidad del código.
En el proyecto personal, se utilizó machine learning para clasificar casi 900 tickets de bugs según su severidad después de preprocesar y extraer características de los datos. Esto permitió una gestión más eficiente y automatizada de los bugs, mejorando la toma de decisiones en el triage de errores.
Esta charla discute la integración del aprendizaje automático en las pruebas de software, explorando su uso en diferentes etapas del ciclo de vida de las pruebas. Destaca la importancia de los datos de entrenamiento y los patrones ocultos en el aprendizaje automático. La charla también cubre la generación de código relevante para la automatización de pruebas utilizando el aprendizaje automático, así como las capacidades de observación y detección de valores atípicos de los algoritmos de aprendizaje automático. Enfatiza el uso del aprendizaje automático en el mantenimiento, la gestión de bugs y la clasificación de bugs basada en niveles de gravedad. La charla concluye con los resultados de la clasificación y la gestión de bugs, incluyendo el uso de clustering.
En esta sesión, quiero hablar sobre la integración del aprendizaje automático en nuestras actividades diarias de pruebas de software. Discutiremos la integración de las actividades de aprendizaje automático en diferentes etapas de las pruebas de software. Comenzaremos desde la primera etapa en el ciclo de vida, analizaremos los requisitos, diseñaremos casos de prueba, implementaremos código de prueba y discutiremos las actividades de mantenimiento. Necesitamos usar el aprendizaje automático para mejorar nuestras actividades debido a la complejidad de los sistemas que probamos, la necesidad de cubrir diferentes interfaces e integraciones, y los problemas de tiempo y recursos que enfrentamos. Las máquinas y los robots pueden ayudarnos, como ya lo hacen en nuestra vida diaria.
¡Hola a todos! Mi nombre es Mesut Turkal. Soy un ingeniero de aseguramiento de calidad de software, y en esta sesión, quiero hablar sobre la integración del machine learning en nuestras actividades diarias de pruebas de software. El machine learning es hoy en día un tema muy candente, todo el mundo habla de ello, todo el mundo intenta sacar ventaja para mejorar su eficiencia. Entonces, ¿qué pasa con las actividades de aseguramiento de calidad, verdad? También podemos mejorar nuestra eficiencia, quizás podemos reducir algunas tareas manuales, y podemos de alguna manera sacar provecho del uso del machine learning en nuestras actividades en diferentes etapas. Entonces, esto es lo que haremos. Discutiremos la integración, o el aprovechamiento de las actividades de machine learning en diferentes etapas de las pruebas de software. Comenzaremos desde la primera etapa en el ciclo de vida, que es incluso analizar los requisitos y diseñar algunos casos de prueba, y luego discutiremos cómo podemos implementar el código de prueba también, porque la automation de pruebas es muy importante, y finalmente discutiremos algunas actividades de mantenimiento con la ayuda de las actividades de machine learning. Entonces, esto es lo que vamos a hacer. Primero que nada, vamos a revisar el contexto y por qué necesitamos mejorar nuestras actividades con la ayuda del machine learning. Y en la segunda parte de la presentación, esta es probablemente la parte más importante en la que pasaremos por todas las etapas en el ciclo de vida de las pruebas de software, y finalmente en la última parte compartiré un ejemplo práctico donde intenté usar el machine learning en mi proyecto personal y explicaré lo que hice y compartiré algunos resultados. Así que comencemos con la primera parte, la parte de introducción y las necesidades o el contexto de uso del machine learning en las pruebas de software. Necesitamos usar el machine learning para mejorar o apoyar nuestras actividades porque tenemos varios desafíos. Las pruebas de software ya no son fáciles. Las aplicaciones, los sistemas que estamos probando son demasiado complejos, demasiado complicados. Tenemos varias interfaces o interacciones y las aplicaciones que estamos probando están hablando, comunicándose con diferentes aplicaciones en diferentes plataformas, ¿verdad? Así que tenemos que probar o cubrir diferentes interfaces o integraciones. Esto significa que tenemos un amplio alcance para probar y, por supuesto, tenemos una restricción de tiempo. El tiempo es precioso. Es muy valioso. Y si nuestros casos de prueba están ralentizando los pipelines, entonces después de algún tiempo no será aceptable, ¿verdad? Porque los desarrolladores o los gerentes de producto comenzarán a quejarse de los casos de prueba, de los casos de prueba que se ejecutan lentamente, porque queremos solucionar nuestros fallos o los problemas lo más pronto posible. Queremos porque esta es una de las mejores entregas, una de las dimensiones de calidad en el contexto de la calidad. Pero para apoyar una entrega rápida, tenemos que hacer frente al tiempo. Tenemos que adaptar rápidamente nuestras soluciones. Tenemos que cubrir rápidamente un gran alcance e integraciones. Así que tenemos restricciones de tiempo, alcance, recursos, por supuesto, el presupuesto es un problema de recursos, quiero decir, costos y problemas de presupuesto. Así que desde muchas dimensiones diferentes, tenemos varios desafíos. Así que parece un poco difícil y duro hacer frente a este desafío. Pero quizás podemos encontrar alguna ayuda. Podemos obtener ayuda de alguien. Y ¿podrían las máquinas o los robots ser alguien que pueda ayudarnos? En realidad, pueden, porque incluso en nuestras rutinas diarias, en nuestra vida diaria, podemos ver en varias situaciones diferentes, ya nos están ayudando. Incluso si estamos viendo en algunas redes sociales
En esta parte, discutimos cómo funciona el aprendizaje automático y su principio de funcionamiento en las pruebas de software. Exploramos el uso de herramientas de aprendizaje automático, como los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, en las prácticas de pruebas de software. También destacamos la importancia de los datos de entrenamiento y cómo se revelan los patrones ocultos para generar un modelo para predecir futuras reacciones o resultados. Además, trazamos paralelismos entre el aprendizaje automático y el aprendizaje biológico, enfatizando la necesidad de aprendizaje y observación en las pruebas. Finalmente, examinamos el ciclo de vida de las pruebas de software y las etapas involucradas, desde el análisis de los requisitos hasta la ejecución de los casos de prueba y la realización de mantenimiento.
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