Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés

Hasonló dokumentumok
Szoftverminőségbiztosítás

Modell alapú tesztelés: célok és lehetőségek

Modell alapú tesztelés mobil környezetben

MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK A TESZT FEJLESZTÉSI FOLYAMATA A TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK KATEGÓRIÁI

Unit Teszt. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Unit Teszt / 22

Szoftverminőségbiztosítás

Specifikáció alapú teszttervezési módszerek

Specifikáció alapú teszttervezési módszerek

Miskolci Egyetem Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék A minőségbiztosítás informatikája. Készítette: Urbán Norbert

A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel

A Feldspar fordító, illetve Feldspar programok tesztelése

Szoftverminőségbiztosítás

A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel

JUnit. JUnit használata. IDE támogatás. Parancssori használat. Teszt készítése. Teszt készítése

Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével

OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban

Modellek ellenőrzése és tesztelése

ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN

Hadházi Dániel.

Szoftverminőségbiztosítás

ORVOSTECHNIKAI ESZKÖZÖK GYÁRTMÁNYFEJLESZTÉSE AKTÍV ORVOSI ESZKÖZÖK FEJLESZTÉSE - PEMS V&V

Verifikáció és validáció Általános bevezető

Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára

Minőségmenedzsment és Informatika Test-Driven Development

Szoftverminőségbiztosítás

Kompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat

Modellellenőrzés a vasút automatikai rendszerek fejlesztésében. XIX. Közlekedésfejlesztési és beruházási konferencia Bükfürdő

Szoftvertesztelés - Bevezető

Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés

Takács Árpád K+F irányok

Modellek ellenőrzése

Megoldások a mintavizsga kérdések a VIMIAC04 tárgy ellenőrzési technikák részéhez kapcsolódóan (2017. május)

Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban

Intervenciós röntgen berendezés teljesítményszabályozójának automatizált tesztelése

Rendszámfelismerő rendszerek

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január

Felhasználói felületek tesztelése

Rubin SPIRIT TEST. Domino net provisioning tesztelése esettanulmány 1.0. Készítette: Dobó Arnold Jóváhagyta: Varga József. Rubin Informatikai Zrt.

WebService tesztelés. SOAPui Pro, GreenPepper és Confluence használatával. Verhás & Verhás Szoftver Manufaktúra KNOW-HOW

Neurális hálózatok bemutató

Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1

MIÉRT KELL TESZTELNI?

Kihívások és trendek mesterséges intelligencia alapú rendszerek tesztelésében

Minitab 16 újdonságai május 18

Szoftverminőségbiztosítás

Programozási alapismeretek beadandó feladat: ProgAlap beadandó feladatok téma 99. feladat 1

I. LABOR -Mesterséges neuron

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Név: Neptun kód: Pontszám:

Statikus technikák és Műszaki teszttervezési technikák

FORRÁSKÓD KÖVETŐ RENDSZEREK. Rajacsics Tamás BME AAIT

Rubin SPIRIT TEST. Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0. Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József

Integrációs mellékhatások és gyógymódok a felhőben. Géczy Viktor Üzletfejlesztési igazgató

Statikus technikák: A szoftver átvizsgálása. Statikus technikák: A szoftver átvizsgálása

Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)

Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba

Funkciópont elemzés: elmélet és gyakorlat

S01-9 Szoftverfejlesztés minőségi aspektusai

Eseményvezérelt alkalmazások fejlesztése I 11. előadás. Szoftverek tesztelése

1. gyakorlat. Mesterséges Intelligencia 2.

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Infokommunikációs protokollok

Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás

TESZTMENEDZSMENT TESZTELŐ SZERVEZET TESZTTERVEZÉS ÉS BECSLÉS

Képzés > Hatékonyság > Versenyelőny!

Szerző Lővei Péter LOPSAAI.ELTE IP-08PAEG/25 Daiki Tennó

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

Felhasználói felületek tesztelése

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Szoftver modul/unit tesztelés

Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1

MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK STRUKTÚRA ALAPÚ, VAGY FEHÉRDOBOZ TECHNIKÁK TAPASZTALAT ALAPÚ TECHNIKÁK

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Gépi tanulás és Mintafelismerés

MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK TESZTELÉSI TECHNIKÁK KIVÁLASZTÁSA

Szoftver karbantartási lépések ellenőrzése

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Tesztelési feladatok és kihívások a FALCON projektben

Android Pie újdonságai

Élettartam teszteknél alkalmazott programstruktúra egy váltóvezérlő példáján keresztül

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

extreme Programming programozástechnika

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

(Teszt)automatizálás. Bevezető

Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás

AZ ISO 9001:2015 LEHETŐSÉGEI AZ IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK FEJLESZTÉSÉRE. XXII. Nemzeti Minőségügyi Konferencia Szeptember 17.

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Struktúra alapú teszttervezési módszerek

Intelligens eszközök fejlesztése az ipari automatizálásban Evosoft Hungary kft., Evosoft Hungary Kft.

Tesztelés az XP-ben Tesztelés az XP-ben. A tesztelés kulcsjellemzői:

Szerző. Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE cím: Név: Kurzuskód:

Formális módszerek GM_IN003_1 Bevezetés

Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika

Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1

Mesterséges Intelligencia MI

Unit tesztelés. Honfi Dávid, Micskei Zoltán. Integrációs és ellenőrzési technikák (VIMIA04) Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Átírás:

Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés Gujgiczer Anna, Elekes Márton* * AZ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA ÚNKP-16-1-I. KÓDSZÁMÚ ÚJ NEMZETI KIVÁLÓSÁG PROGRAMJÁNAK TÁMOGATÁSÁVAL KÉSZÜLT

Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés 1. Kihívások a szoftvertesztelés során 2. Hogyan lehet a szoftverek helyességét folytonosan vizsgálni? 3. Tesztelés automatizálása a mesterséges intelligencia felhasználásával

Folyamatosan fejlődő szoftverek Rengeteg új funkció 2011 2017

Folyamatosan fejlődő szoftverek Sok funkció módosul 2011 2017

Folyamatosan fejlődő szoftverek Hibák? Javítások 2011 2017

Hogyan kerülnek hibák a rendszerbe? Új feature Módosítás Regression: When you fix one bug, you introduce several newer bugs. Hibajavítás 6 http:www.softwaretestinghelp.comregression-testing-tools-and-methods

Szoftver minőségének fenntartása Regressziós tesztelés: Regression: A When módosítások you fix one okoznak-e bug, you introduce several newer bugs. az eddigi viselkedéstől való nem kívánt eltérést? http:www.softwaretestinghelp.comregression-testing-tools-and-methods 7

Regressziós tesztelés Még mindig lehet üzenetet küldeni? Még mindig meg lehet nézni, hogy kik vannak online? Még mindig lehet keresni az ismerősök között? Még mindig lehet üzenetet törölni? Még mindig időrendben vannak az üzenetek? 8

Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you APIUI

Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 APIUI

Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 T3

Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 T3 T4

Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v2 T1 Can you T2 T3 T4

T1 Tesztesetek BUG vagy FEATURE? Can you v2 T2 T3 T4

Idő Regressziós tesztelés Specifikáció Minden teszteset Emberi erőforrás Regressziós tesztelés Tesztesetek előre kiválasztása Emberi erőforrás Tesztesetek priorizálása Emberi erőforrás

Automatizálás mesterséges intelligenciával Tesztek kiválasztása Klaszterezés Neurális hálók Tesztkészlet bővítése Genetikus algoritmus Rendszer viselkedésének tanulása Gépi tanulás 16

Mit is akarunk? v1 Matricaküldés változik v2 v1 v2 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T4 T5

Mit is akarunk? v1 Matricaküldés változik v2 v1 v2 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T4 T5 T6

Melyik teszteseteket használhatjuk újra? Szoftver funkciók: Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 19

Melyik teszteseteket használhatjuk újra? Szoftver funkciók: T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v1 20

Melyek a releváns tesztesetek? T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v1

Melyek a releváns tesztesetek? T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v2 22

Hogyan készítsünk teszteseteket? Létezik T1 T2 T3 T4 T5 T6 Formális 23

Hogyan készítsünk teszteseteket? T1 T2 T3 T4 T5 T6 Formális 24

Hogyan készítsünk teszteseteket? Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 T4 T5 T6 Referencia verzió Formális 25

Hogyan készítsünk teszteseteket? Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 T4 T5 T6 Formális

Gépi tanulás Tesztelendő rész Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 Referencia verzió Formális

Gépi tanulás Tesztelendő rész Aktív tanulás Mealyautomata Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 Referencia verzió Formális

Aktív tanulás bemenet Automatatanuló algoritmus Videóhívás Képküldés Üzenetküldés Csoportos beszélgetés Matricák kimenet 29

Aktív tanulás (példa) bemenet Automatatanuló algoritmus Videóhívás Képküldés Üzenetküldés Csoportos beszélgetés Matricák kimenet 30

Aktív tanulás (példa) bejövő hívás Automatatanuló algoritmus csöng 31

Aktív tanulás (példa) felvesz bejövő hívás Automatatanuló algoritmus csöng hang 32

Aktív tanulás (példa) Automatatanuló algoritmus bejövő hívás felvesz bejövő hívás csöng hang nem csöng 33

Hipotetikus állapotgép alap állapot bejövő hívás csöng csöng Formális tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Létezik kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6 34

Tesztgenerálás T1 T1 bejövő híváscsöng, felveszhang, lerakvége alap állapot bejövő hívás csöng csöng tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Gráfbejárás kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6

Tesztgenerálás T1 T1 bejövő híváscsöng, felveszhang, lerakvége alap állapot bejövő hívás csöng csöng T2 T2 tárcsázkicsöng, fogadtákhang tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Gráfbejárás kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6

Összefoglalás 1. Kihívások a szoftvertesztelés során Gyors fejlődés 2. Hogyan lehet a szoftverek helyességét folytonosan vizsgálni? Regressziós tesztelés

Összefoglalás 3. Tesztelés automatizálása a mesterséges intelligencia felhasználásával Releváns tesztesetek Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 v1 T4 T5 T6 v2 Fókuszált