用于测试自动化的机器学习和人工智能 (AI)
我们探讨了测试自动化在业务中的作用，并回顾了将机器学习和人工智能应用于测试自动化时需要考虑的 6 件事。
越来越多的公司正在利用人工智能和机器学习来执行测试自动化任务。自动化测试过程和质量测试意味着显着节省时间和金钱。
然而，在应用机器学习和人工智能进行测试自动化时，需要考虑某些问题。我们回顾了应用机器学习和人工智能进行测试自动化时需要考虑的 6 个方面。
人工智能（AI）是一个设想创造能够执行人类任务的机器的概念。机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器从数据中进行自我学习。
人工智能关注的是创建智能机器来执行通常需要人类智能的任务。因此，当人类发现教机器从它们收集的信息中自行学习而不是对其进行编程来执行任务更有效率时，机器学习就诞生了。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，专注于算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确编程的情况下根据数据进行学习并做出预测或决策。机器学习的主要目标是让计算机从过去的经验（数据）中学习并随着时间的推移提高其性能，而无需人工干预。
在传统编程中，开发人员编写明确的规则和指令供计算机遵循。然而，在机器学习中，计算机不是编写明确的规则，而是从数据中学习模式和关系来做出预测或决策。此过程称为“训练”模型。
机器学习的类型：监督学习、无监督学习和强化学习
一般来说，机器学习分为三种不同类型：
监督机器学习：在监督机器学习中，算法在标记数据集上进行训练，其中提供输入数据和相应的正确输出。模型的目标是学习输入特征和输出标签之间的映射，使其能够对新的、看不见的数据做出准确的预测。监督学习任务的示例包括图像分类、回归和自然语言处理 (NLP)。
无监督机器学习：无监督学习涉及在未标记的数据集上训练机器学习算法，其中模型学习数据内的模式和关系，而无需对输出进行明确的指导。无监督学习的目标是发现数据中隐藏的结构或分组。聚类和降维是常见的无监督学习任务。
强化学习：强化学习是一种机器学习，其中代理与环境交互以实现目标。代理根据其行为接收奖励或惩罚形式的反馈。强化学习的目标是让智能体学习随着时间的推移最大化累积奖励的最优策略或策略。
机器学习算法的复杂性各不相同，从简单的线性回归模型到更复杂的深度学习模型（例如人工神经网络）。深度学习是机器学习的一个子集，对于处理复杂的高维数据（例如图像、语音和自然语言）特别强大。
机器学习算法如何工作？
机器学习算法从数据示例中学习，调整其内部参数以在训练阶段做出准确的预测。他们识别数据中的模式和相关性，以提高对任务的理解。一旦经过训练，他们就可以对新的、看不见的数据进行预测。使用测试集评估它们的性能，以确保它们能够很好地适应不同的情况。这种从数据中学习和适应的能力使它们成为图像识别、语言处理等各种应用中的强大工具。
神经网络的发展使得编码机器变得更容易，使其能够像人类一样思考和理解。当你将它们接入互联网时，它们就可以访问世界上所有的信息。
如今，机器学习除其他外还用于自动化测试过程。
用于测试自动化的机器学习
机器学习正在对软件测试产生巨大影响。软件测试人员的过程可以是手动的，也可以是自动的。手动测试人员发现很难在同一流程上工作并不断审查文档。
许多测试人员和 QA 团队正在将测试自动化纳入他们的公司。机器学习通过简化手动测试人员的任务而使他们受益。这有助于公司在更短的时间内完成更高质量和数量的工作。
因此，对于手动测试人员来说，学习自动化测试非常重要。这种测试方法有助于节省时间和金钱。它还有助于增加测试覆盖率、提高准确性和 QA 团队的士气。通过自动化测试，开发人员和测试人员有机会作为一个团队工作。简而言之，自动化比手动测试做得更好。
然而，在应用人工智能 (AI)和机器学习时，测试自动化需要考虑一些事项。
在测试自动化中应用机器学习和人工智能时需要考虑的 6 件事
1.视觉测试（UI）
可视化测试是软件开发人员的质量保证活动。他们评估应用程序是否按照最终用户预期的方式显示和执行。了解机器学习可以识别的模式类型非常重要。
手动检查员可以更好地区分缺陷，无论是细微的、装饰性的还是功能性的。传统的机器视觉系统在读取复杂的表面纹理和图像质量时可能需要进行严格的检查。
因此，深度学习工具或系统更适合网络或移动应用程序的视觉检查。它提供快速、准确的结果。有时，人类的参与可能被认为有风险，开发人员可以依赖这个系统。通过创建简单的机器学习测试，开发人员可以自动检测视觉错误并避免手动工作。
2.API测试
应用程序编程接口（API 测试）是一种软件测试， 可实现两个软件系统之间的通信和数据交换。API测试的优势在于它比UI测试能够更好地查明应用程序缺陷。当测试失败时查看代码更容易。它还可以抵抗应用程序更改，从而更容易实现自动化。
在 API 级别进行测试时，您需要更高程度的技术专业知识和工具才能获得全面的测试覆盖率。除此之外，软件测试人员必须具备所需的领域知识。因此，重要的是要考虑测试人员是否对不同的应用程序接口有深入的了解。
通过 AI，您可以将手动 UI 测试转换为自动化 API 测试，从而处理所有繁重的工作。作为初学者，您将能够将 UI 中执行的活动映射到 API 测试。
3. 领域知识
拥有领域专业知识在软件测试中至关重要。无论是手动测试还是自动化测试，借助人工智能，您都可以更好地测试应用程序。
例如，使用 Java、Python、C# 在代码中编写测试脚本可能具有挑战性。在自动化测试中，高级工具帮助测试人员开发代码和测试脚本。 借助人工智能，机器可以自己编写完美的代码。同时，优先考虑手动测试来处理复杂的测试用例。有了足够的领域知识，您就会知道何时执行手动或自动测试来运行测试用例。
在测试自动化中应用人工智能时，了解应用程序将如何执行并为组织带来好处非常重要。在运行测试自动化时，大多数时候您都可能会出现结果失败的情况。QA 团队必须能够方便地衡量应用程序中的缺陷，无论是微不足道的、重要的还是关键的。
4. 蜘蛛机器人
在测试自动化中编写测试脚本最流行的方法是通过蜘蛛程序完成。它具有一项功能，您可以通过该功能使用 AI/ML 工具指向您的 Web 应用程序。然后它开始通过扫描和收集数据自动爬行应用程序。
随着时间的推移，这些工具会在运行测试时构建数据集并为您的应用程序创建模式。下次运行此工具时，它会通过从包含模式和行为的数据集中获取引用来指出潜在问题。
但是，请记住，某些差异可能无效。在这种情况下，具有领域知识的专家必须确认 ML 标记的问题是否是错误。
蜘蛛抓取人工智能将有助于理解应用程序的哪些部分应该进行测试。简而言之，机器学习将执行繁重的任务，测试人员必须验证结果的准确性。
5. 测试脚本
软件测试人员会发现很难确定代码更改后所需的测试数量。基于人工智能的自动化测试工具可以预测应用程序是否需要多次测试。
使用人工智能运行测试有两个好处。您可以停止不必要的测试并节省更多时间。无需重复测试脚本即可方便地分析系统的整体性能。因此，您不必每次都手动监控它。
6.机器人测试自动化（RPA）
机器人流程自动化（RPA）是指无需任何人工交互即可执行重复业务流程的软件。
它有助于自动化 IT 系统中的现有界面并对其进行完整维护。RPA 扫描屏幕、导航系统，然后识别和收集数据。
这些任务仅由机器人执行，测试可以使用 Web、桌面或移动应用程序完成。它有助于设置测试数据并运行回归测试。
许多公司肯定正在采取 RPA 测试计划。然而，RPA 为业务测试提供支持，这可能会影响测试人员完成的测试量。
RPA 的主要优点是：可扩展性、无代码测试、节省成本、提高生产力、结果准确和灵活性。
几乎一半的测试程序可以使用人工智能实现自动化。测试人员可以利用机器学习来教导系统检测手动测试可能无法检测到的错误。
通过在测试自动化中使用人工智能，您可以在更短的时间内获得准确的结果。由于人工智能会处理大部分测试过程，因此您可以节省时间。
但是，您必须了解业务流程、测试场景、测试脚本以及如何使用人工智能运行测试。在测试自动化中应用人工智能和机器学习之前，您必须知道您的公司如何从使用这些工具中受益。
机器人视频：
感谢关注，如有问题请留言。