In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
I test adatti alla partecipazione AI includono la generazione di scenari candidati dalla domanda, la selezione di intervalli per la regressione basata sulle differenze di codice, la creazione di dati di prova, la spiegazione dei log di guasto e la scoperta dei confini mancanti.
Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?
La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.
Ordine consigliato di anticipo
Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.
Inventario delle carenze esistenti e processi ad alto rischio e creazione di una linea di base di test validata manuale.
Validazione della dipendenza chiave
Permettendo a AI di aggiungere esempi e analisi fallite, ma l'ingegnere ha confermato l'affermazione.
Sviluppo dei risultati valutabili
L'esempio sarà utilizzato in modo efficace per sviluppare l'integrazione continua e per registrare fonti e versioni.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Valutazione del lavoro, campionamento manuale e proibizioni gravi porta a porta per i miglioramenti AI.
Come lo capisci nel vero affare?
AI produce 50 titoli di prova basati su storie degli utenti, ma un gran numero di essi sono solo modifiche di parola. Il team dovrebbe classificarli come normali, limite, autorità, scenari di coopt e malfunzionamento e chiarire lo stato di database e interfacce esterne.
Il pozzo più semplice da fare.
Numero di casi utilizzati come risultati chiave dei progetti di test AI
Utilizzando ambienti instabili porta a un sacco di fallimenti, e poi AI indovina perché.
I modelli modificano automaticamente i test e rilassano le loro affermazioni direttamente a passare.
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
Confrontare la fuga, il tempo di ritorno, l'uso efficace di esempi, il tempo di guasto e i costi di manutenzione per i difetti prima e dopo la linea. Le barriere porta chiave devono essere ripetute e i test generati o modificati AI sono soggetti alla valutazione del codice; quando i modelli non sono disponibili, il processo di test di base e rilascio dovrebbe essere ancora operativo.
In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.