INFORMATION SYSTEMS FOR MACHINE INTELLIGENCE TO AUTOMATED SOFTWARE TESTING

Herald of Kazakh-British technical university, 2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.55452/1998-6688-2021-18-1-157-161
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The methods of development software develop rapidly. The testing of software has a great role in developing a good product. Many technologies assembled into all aspects of performance, based on software testing. Many advanced automation tools use in a set of test design and validation tests based on the artificial intelligence. The important thing is to focus on changes, to work on basis of collective reasoning of the test command and other commands analogues. The methods of the quality testing are based on the information provided in the modern digital world. The business is relying on new fast processes to provide automatic testing of software. Applying approaches of solutions to financial organization allows increase the transparency of all steps of software development. These steps can help systems show more percentage of the test case rate, can save time and money, but also effectively solves the problem of scaling the process and errors. In this paper, we research information systems for machine intelligence to automated software testing. The aim is divided to tasks: the importance of artificial intelligence, the necessary stage of Software Development - Testing and Quality Controlling System, research of main automation tools. We concluded that use of intellectual intelligence and machine learning: allows automating the repeating process and usage of the database; delivers superb intellectual product; adapts to the progressive algorithm of learning; adds more depth analysis of multiple objects; allows retrieving the maximum amount of data from the databases.