به گزارش کارگروه فناوری اطلاعات سایبربان؛ در حالیکه یادگیری ماشینی گاهی به طور مترادف با هوش مصنوعی تعریف می‌شود، اما در واقع همان چیزها هستند. یادگیری ماشینی از الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری و از بازخورد ورودی انسان برای به‌روزرسانی آن الگوریتم‌ها استفاده می‌کند.
به دلیل کمبود بازخورد و داده‌ها، یادگیری ماشینی برای رسیدن به دنیای آزمون «E2E» با چالش‌هایی روبرو شده است. آزمایش E2E به طور کلی از طریق شهود انسانی در مورد آنچه برای آزمایش مهم است یا خطرناک و مهم بودن برخی ویژگی‌ها ساخته می‌شود. برنامه‌های جدید با استفاده از داده‌های تجزیه و تحلیل محصول برای اطلاع‌رسانی و همچنین بهبود اتوماسیون آزمون، درها را برای چرخه‌های یادگیری ماشینی باز می‌کنند تا ساخت و نگهداری آزمون را تسریع کنند.
آینده تست نرم‌افزاری
تست نرم‌افزاری در حال پیشرفت است تا نتایج و آزمایشات سریع‌تر و از همه مهم‌تر تست هایی را ارائه دهد که نشان دهنده اهمیت برخی موارد برای کاربران است. در نهایت، تمام آزمایشات برای اطمینان از فوق‌العاده بودن تجربه کاربر طراحی شده‌اند. اگر بتوان به ماشینی آموزش داد که کاربران به چه چیزی اهمیت می‌دهند، امکان آزمایش بهتر را فراهم می‌کند.
به طور معمول، آزمایش از نظر سرعت و کاربرد از پیشرفت برخوردار است. اتوماسیون آزمون گاهی اوقات یک نقطه آسیب‌پذیر برای تیم‌های مهندسی است. یادگیری ماشینی می‌تواند به تقویت آن کمک کند.
آنچه یادگیری ماشینی برای آینده آزمایش نرم‌افزاری نشان می‌دهد استقلال است. ماشین‌های هوشمند قادر به استفاده از داده‌های برنامه‌های فعلی و همچنین تجربه آزمایش گذشته، ساخت، اجرا و تفسیر آزمایشات بدون ورودی انسان هستند.
همه جنبه‌های توسعه نرم‌افزاری لزوماً نباید خودکار باشد. با در نظر گرفتن یک سنت طولانی آزمایش E2E که اساساً به‌وسیله نیروی انسانی و شهود انسانی هدایت می‌شود، کل صنعت شاید در ابتدا در برابر واگذاری فرآیند به ماشین آلات مقاومت کند. در تمام صنایع، افراد داخلی ادعا می‌کنند که ماشین‌ها هرگز نمی‌توانند کار انسان را انجام دهند. کسانی که از قدرت یادگیری ماشینی استفاده نکرده‌اند و به نیروی انسانی متکی بوده‌اند، گاهی عقب می‌مانند.
