Дмитрий Гуменюк
Применимость машинного обучения и нейронных сетей в автоматизации тестирования
Машинное обучение стало очередным "словечком" в наши дни. Но вокруг него накрутилось слишком много маркетинга, особенно в части автоматизации тестирования и реальной пользы от его применения.
Последние декады мы занимались применением ML в своих решениях и посмотрели о том, что доступно на рынке, что позволило сделать некоторые выводы о текущей картине мира.
В данном докладе я расскажу:
- о возможностях применения, заявленных на рынке конкурентными компаниями
- использование ML для категоризации падений автоматических тестов
- нейронные сети как путь для улучшения результатов ML
- Тест дата генерация, на основе продакшен данных, с сохранениям характеристик
[EN]
Machine Learning became a new buzzword these days. But it's too many marketing around it in test automation, than a real value.
Last decades we spent to implement our solutions and made review of several available solution on market.
In this talk I will describe:
- possible ways to use AI in testing, claimed by competitors
- ML for fail categorization
- Neural networks as a way to improve text processing by ML
- Test Data generation, based on production data, saving data characteristics
