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Post by cutegirl123 on Nov 2, 2023 7:18:21 GMT
直到人工智能可以将其理解推广到新的数据集。 更复杂的方法可能涉及使用强化学习,其中人工智能根据其完成某些任务的表现给予奖励或惩罚。这使得人工智能能够通过反复试验来学习,随着时间的推移逐渐提高其性能。 在这两种情况下,您都需要一个软件测试示例数据集,其中包括输入值和预期输出。该数据集可以手动创建或源自现有数据库。它可以基于您以前的工作或取自开源。数据越大、变异性越大,模型就越强大。 找到数据后,接下来做什么?最常见的是,数据以 75/25 的比例进行分割。我们将较大的组称为“训练数据”,将第二组称为“测试数据”。顾名思义,我们使用训练数据来实际训练我们的模型。 然后,您可以通过检查训练数据预测的准确性来检查 AI 是否正常工作。如果您获得良好的准确性,则意味着我们走在正确的轨道上。 但是,机器真的在预测结果吗,还是只是学习了训练数据集?为了回答这个问题,我们用测试数据检查模型。如果你在测试数据上获得良好的准确性,这意味着你的人工智能运行良好并且没有记住训练数据。 第一次没 厄瓜多尔手机号码列表 有得到好的模型是很正常的。根据底层算法,您可能必须更改参数,直到找到最佳模型。例如,对于神经网络,我们会尝试使用层和每层的节点,直到对结果感到满意为止。 最终,无论使用哪种方法或方法组合,都取决于正在训练什么类型的人工智能以及它将用于什么应用。创建人工智能需要时间、资源和处理能力,虽然前景看起来很诱人,但问问自己,“我的项目在测试方面遇到困难吗?” 小项目从所有这些努力中几乎没有什么收获。 从好的方面来说,一旦您拥有自动化工具,就可以将其重新用于未来的项目。 软件测试的最佳工具 市场上有许多人工智能和机器学习软件测试工具。然而,为持续交付管道选择最合适的工具是很困难的。一些流行的人工智能和机器学习软件测试工具包括一个机器学习的开源平台。它提供各种功能,例如数据流编程、自动微分和深度神经网络。 Keras:一种用于深度学习的高级 可与 或 一起使用。它提供模型构建、训练和预测等各种功能。 编程语言的免费软件机器学习库。它提供各种功能,例如分类、回归和聚类算法。 一种基于云的服务,允许开发人员构建、部署和共享预测分析解决方案。它提供各种功能,例如拖放界面、预构建模型和示例数据集 聪明的读者可能会意识到这些工具主要用于机器学习,但它们可以与解决方案集成,例如一个开源自动化服务器,可用于自动化与软件开发相关的各种任务,例如构建、测试和部署代码更改。 它拥有庞大的用户和插件社区,可以轻松扩展其功能。还可以用于触发其他流程,例如发送通知或触发其他系统中的部署。 来自 (和 背后的公司)的商业持续集成和交付工具。它提供了许多与 类似的功能,例如自动构建、测试和部署代码更改的能力。Bamboo 还提供许多可用插件,使其能够与其他 产品(例如 )或第三方工具程序的构建和部署。 这只是一个小样本。市场上有几种不同的商业和开源测试工具可以提供上述功能。选择适合您需求的工具取决于一些因素,例如您的预算、应用程序的规模和复杂性以及您团队的技能。 在您的企业中实施人工智能和机器学习工具的好处 在您的企业中实施人工智能和机器学习软件测试工具有很多好处。其中一些好处包括: 提高准确性:人工智能和机器学习软件测试工具可以帮助提高测试结果的准确性。这是因为这些工具可以帮助识别人类测试人员可能会错过的错误和问题。
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