মেশিন শেখার (এমএল) অনেক শিল্প কারখানার বিপ্লব ঘটিয়েছে এবং সফটওয়্যার পরীক্ষা ব্যতিক্রম নয়।

প্রমাণ উপলব্ধি করতে ব্যর্থ

পরীক্ষার সময় সফ্টওয়্যারের চাহিদা পূরণ না হলে, ফলাফলের ত্রুটি, নকশা ত্রুটি অথবা সমন্বয় সংক্রান্ত সমস্যার কারণে এই ব্যর্থতাগুলো ঘটতে পারে ।

পরীক্ষা করা হচ্ছে

মেশিন শেখার মডেলগুলো ঐতিহাসিক নকশা পরীক্ষা করে বিশ্লেষণ করে দেখেন যা ব্যর্থতার সাথে যুক্ত। অতীতের পরীক্ষার ফলাফলের উপর প্রশিক্ষণ দিয়ে, দলগুলো ধারণা করতে পারে যে ভবিষ্যতে কোন উপাদান বা পরীক্ষা নিয়ে কোন কেস চালানো হলে তা ব্যর্থ হতে পারে। এই সক্রিয় পদক্ষেপে পরীক্ষাকারীদের প্রথমে উচ্চ পর্যায়ের এলাকাগুলোতে পরীক্ষা করতে দেয়।

তথ্য সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি

কার্যকারী এমএল ভবিষ্যৎ ভবিষ্যৎবানী নির্ভর করে মানতে, তথ্য সংগ্রহ, ফলাফল, দলত্যাগের রিপোর্ট এবং কোড পরিমাপক-এর উপর ভিত্তি করে। পরিষ্কার এবং আগে থেকেই তথ্য সরিয়ে ফেলা এবং প্রশিক্ষণ মডেলদের জন্য উপযুক্ত।

ডানদিকের মডেল নির্বাচন করা হচ্ছে

বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে সিদ্ধান্ত নেওয়া বৃক্ষ, বন এবং নরাল নেটওয়ার্ক ।

কাজের প্রবাহে mL এর অনুমানকে পূর্ণ করা

প্রশিক্ষণ লাভ করলে এমএল মডেলরা ক্রমাগত একীভূত হয়ে থাকতে পারে (আইআই)। অনুমান উচ্চ পর্যায়ের পরীক্ষার মামলা, পরীক্ষা এবং আরো কার্যকরভাবে কাজের জন্য বরাদ্দ করতে পারে। স্বয়ংক্রিয় সতর্কতাগুলো পরীক্ষা করার আগে বিভিন্ন দলকে সম্ভাব্য ব্যর্থতার কথা জানাতে পারে।

মেশিন শেখার উপকারগুলো

  • [[[F] পরীক্ষা সময়:[FLT] জটিল পরীক্ষার উপর ফোকাস, সম্পূর্ণ পরীক্ষার সময়কালকে ধীর করা হবে ।
  • [[F] সস...]Choles:[FOL] নিম্ন-রি-স্র্থিক এলাকায় ব্যয়কৃত সম্পদগুলো ছোট করে প্রদর্শন করা হয় ।
  • [[[F] সম্পূর্ণ পরীক্ষা করার আগে সম্ভাব্য বিচার্য বিষয় শনাক্ত করুন ।
  • [[F]] [FLT] - র পরীক্ষামূলক রিপোর্ট:[FLT] [FLT] পরীক্ষা যা ব্যর্থতা উন্মোচন করতে আরও বেশি কিছু.

পরীক্ষার প্রক্রিয়া সম্বন্ধে তথ্য সংগ্রহ করার সময় যন্ত্রকে কার্যকর ক্ষমতা এবং দক্ষতার সঙ্গে পরীক্ষা করা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হতে পারে ।