Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.
Тесты, подходящие для участия AI, включают в себя генерацию сценариев кандидатов по требованию, выбор диапазонов регрессии на основе разницы кода, создание тестовых данных, объяснение журналов сбоев и обнаружение недостающих границ. В конечном итоге решение должно быть подтверждено повторными процедурами тестирования, четкими утверждениями или результатами вручную. Для неопределенных функций, таких как естественные языки, изображения и агент, могут использоваться фиксированные наборы задач, правила подсчета баллов, ручная выборка и серьезные пороги ошибок. Должны быть записаны версии моделей, советы, знания и данные тестирования, избегая необъяснимых выводов из одной и той же версии в разное время.
Какие условия необходимо определить до вынесения решения?
На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.
Предложенный порядок аванса
Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.
Перечень существующих недостатков и процессов с высоким риском и установление исходного уровня испытаний, подтвержденного вручную.
Ключевая зависимость от валидации
Разрешить AI добавлять примеры и анализы не удалось, но инженер подтвердил утверждение.
Разработка оценочных результатов
Этот пример будет эффективно использоваться для разработки непрерывной интеграции и записи источников и версий.
Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.
Оценка работы, ручная выборка и серьезные запреты на использование устройств от двери до двери для усовершенствований AI.
Как вы понимаете это в реальном бизнесе?
AI производит 50 тестовых заглавий на основе пользовательских историй, но большое их количество — только изменения слов. Команда должна классифицировать их как подлежащие исполнению нормальные, граничные, авторитетные, кооптные и сценарии неисправностей, а также уточнить состояние баз данных и внешних интерфейсов. Эффективные активы доступны только при наличии примеров доступа к автоматизированным линиям водоснабжения, стабильного восстановления и помощи в обнаружении недостатков.
Самый простой способ наступить.
Количество случаев, используемых в качестве ключевых результатов тестовых проектов AI
Использование нестабильных сред приводит к множеству сбоев, и тогда AI догадывается, почему.
Модели автоматически модифицируют тесты и расслабляют свои утверждения.
Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?
Сравните время выхода, возврата, эффективное использование примеров, время отказа и затраты на техническое обслуживание дефектов до и после линии. Необходимо повторить барьеры на дверях ключей, а тесты, созданные или модифицированные AI, подлежат оценке кода; когда модели недоступны, основной процесс тестирования и выпуска все еще должен быть работоспособным.
При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.