En la última década se ha producido una importante demanda de sistemas de machine learning para probar el software con mayor rapidez. Casi todas las redes sociales utilizan el machine learning para almacenar y extraer información personal, seleccionar anuncios relevantes y dictar mensajes importantes con técnicas inteligentes de reconocimiento de voz. La IA y el machine learning se aplican en el software para permitir que los sistemas realicen automáticamente algunas tareas sin ninguna intervención humana de programación explícita.
El machine learning y el deep learning son una parte de la inteligencia artificial, que desempeña un papel importante en la ciencia de los datos. Es un proceso integral que incluye el preprocesamiento, el análisis de datos, la visualización y la predicción de los datos del sistema. Conozcamos más a fondo el machine learning y su impacto en el futuro de las pruebas de software.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es básicamente una aplicación de la IA, que permite que las aplicaciones de software sean precisas para predecir los resultados adecuados. Se centra en el desarrollo de programas informáticos y, además, accede a los datos para aprender por sí mismos. El proceso de aprendizaje comienza con la observación de los datos, como ejemplos, experiencia directa e instrucción para buscar cualquier cambio de patrón en los datos. Esto ayuda a tomar mejores decisiones en el futuro basándose en lo que proporciona la ciencia de los datos.
El proceso de machine learning utiliza los algoritmos tradicionales y el texto en forma de secuencias en palabras clave. Hay más métodos de machine learning disponibles, aunque los algoritmos de machine learning suelen clasificarse como supervisados o no supervisados.
Diferentes métodos de machine learning
Algoritmos de machine learning supervisado
El algoritmo de machine learning supervisado se utiliza generalmente para hacer predicciones. Del mismo modo, este algoritmo busca patrones dentro de las etiquetas de valor asignadas a los puntos de datos. El algoritmo de aprendizaje construye funciones, de modo que la salida puede compararse con la salida correcta y prevista. De este modo, puede encontrar todos los errores y modificarlos para desarrollar el modelo de forma adecuada.
Algoritmos de machine learning no supervisado
En estos algoritmos de aprendizaje, no hay etiquetas asociadas a los puntos de datos. Estos algoritmos de machine learning pueden organizar los datos en un grupo de clusters para analizar cómo funciona el sistema en la función, así como explicar las estructuras poco atractivas de los datos no etiquetados. En lugar de encontrar la salida adecuada, esto detecta los datos para extraer inferencias de la base de datos que describen los patrones ocultos de los datos disponibles.
Algoritmos de machine learning semisupervisado
Estos algoritmos de machine learning utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados para el entrenamiento. Todo sistema que utilice un método de este tipo puede desarrollar su precisión de aprendizaje.
Algoritmos de machine learning por refuerzo
El método del algoritmo de refuerzo ML se utiliza principalmente para elegir una acción. Este método de machine learning depende de cada punto de datos para analizar las búsquedas por ensayo y error y las recompensas retrasadas, etc. Este método permite a las máquinas y agentes de software evaluar automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para mejorar el rendimiento del sistema.
Ventajas del machine learning
Identificación instantánea de tendencias y patrones
El machine learning se emplea en sistemas para revisar un gran volumen de datos y determinar tendencias y patrones específicos. Estos procesos no son posibles para la comprensión humana. Por ejemplo, si un sitio web de comercio electrónico quiere comprender los comportamientos de navegación y los historiales de compra de su sitio web, al incorporar el machine learning, podría ofrecer a sus clientes los productos, las ofertas y los recordatorios adecuados que sean relevantes para ellos. En la mayoría de los casos, utilizan los resultados para descubrir consejos relevantes para los clientes.
Actividad automovilística
Dado que los métodos de machine learning son de automoción, las empresas podrían necesitar menos recursos humanos para supervisar cada paso de un proyecto. El resultado es dar a las máquinas la capacidad de aprender y permitirles hacer predicciones, así como mejorar los algoritmos por sí mismos. Por ejemplo, el software antivirus aprende a filtrar nuevas amenazas y spam tras reconocerlas.
Desarrollo continuo
Al ganar experiencia, los algoritmos de machine learning pueden seguir mejorando en precisión y eficiencia para hacer mejores predicciones y decisiones. Por ejemplo, si se necesita hacer un sistema de previsión meteorológica utilizando un algoritmo de machine learning, el sistema aprendería a hacer predicciones más precisas más rápidamente a medida que los datos sigan creciendo.
Aplicación multidimensional
Todos los métodos de algoritmos de machine learning son mejores para analizar datos multidimensionales y multivariados. La IA y los métodos de machine learning también pueden funcionar bien en entornos dinámicos o en condiciones de incertidumbre.
Amplia aplicación
El machine learning tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores que tienen la capacidad de ayudar a ofrecer servicios de atención al cliente mucho mejores, así como a dirigirse a los clientes adecuados.
¿Cuáles son las aplicaciones del machine learning?
El machine learning en la educación
Los profesores pueden utilizar los métodos de machine learning para comprobar hasta qué punto los estudiantes son capaces de consumir las lecciones o están haciendo frente a las lecciones impartidas. Esto permite a los profesores ayudar a sus alumnos a dominar las lecciones para evitar que suspendan los exámenes.
Machine learning en el motor de búsqueda
Con la ayuda de una empresa de desarrollo de IA y machine learning, los motores de búsqueda realizan sus clasificaciones y ofrecen resultados a través de varios métodos de búsqueda, como el reconocimiento de voz, la búsqueda de imágenes, etc.
Machine learning en el marketing digital
Las empresas utilizan métodos de machine learning para interactuar y relacionarse con los clientes. A través de las aplicaciones de machine learning, obtienen información sobre el comportamiento de sus clientes para prestarles un buen servicio.
Machine learning en la sanidad
Los sectores de la salud hacen uso de la IA y los métodos de machine learning para improvisar sus técnicas de diagnóstico y tratamiento. Generalmente se implementan en sistemas de análisis de nervios, Ayasdi, sentient, razonamiento digital, entre otros.
Utilización del machine learning y la IA en el aseguramiento de la calidad del software
Automatización en el aseguramiento de la calidad para la mejora del negocio
La automatización en el aseguramiento de la calidad del software se centra en la construcción de un marco, que podría acelerar la automatización con herramientas comerciales. La automatización incluye marcos basados en palabras clave, en datos y en procesos de negocio para aportar un ahorro significativo a los clientes y a las empresas.
En el futuro, la automatización incluirá la parte funcional de la empresa en forma de interfaz de programación de aplicaciones, automatización de middleware, automatización de datos de prueba, etc., que podrían aportar un verdadero valor a las actividades de prueba. Este enfoque ha pasado de la automatización basada en la interfaz de usuario a la automatización multinivel o multipila para hacerse un hueco en el mercado.
La IA en el aseguramiento de la calidad para obtener los mejores enfoques de automatización
El uso de la IA en el aseguramiento de la calidad del software se realiza básicamente combinado con los mejores enfoques de automatización. La empresa de desarrollo de IA y machine learning ayuda a sus clientes centrándose en procedimientos tridimensionales. Esto ayuda a pasar de la detección de defectos a la prevención de defectos, a eliminar los solapamientos de la cobertura de las pruebas y a optimizar los esfuerzos con pruebas más predecibles.
¿Qué ofrece el machine learning a las pruebas de software?
Cambio de las estrategias de pruebas de software
El método simple y sencillo de las pruebas de software ha evolucionado gracias a los métodos de machine learning. Los servicios de desarrollo de machine learning permiten la metodología convencional de pruebas de software. Ayuda al probador de software a experimentar todo el programa del sistema.
Garantiza que los medios y movimientos del cliente potencial se mantengan seguros para determinar cualquier problema. Cuando los métodos de prueba tradicionales no pueden dar resultados adecuados, entonces el machine learning, la inteligencia artificial y el análisis predictivo hacen que los enfoques sean más relevantes.
La máquina se encargará
Dado que los humanos son propensos a cometer errores o a hacer malas suposiciones, los enfoques de pruebas tradicionales están haciendo uso de métodos de machine learning para analizar los datos de origen. Las aplicaciones de machine learning ayudan a enseñar a los sistemas a aprender y aplicar conocimientos similares en el futuro para que los probadores de software produzcan resultados más precisos.
Predecir los futuros requisitos de los clientes
El mercado empresarial siempre requiere desarrollo. Por ello, las organizaciones desarrollan un enfoque para adelantarse a sus rivales y prever las necesidades de sus compradores. Los servicios de desarrollo de machine learning ayudan a las organizaciones a investigar la información de los clientes para comprender y anticipar nuevas tendencias y artículos. Como el análisis predictivo y el machine learning van en paralelo en las pruebas de software y el aseguramiento de la calidad del software, ambos son obligatorios para los procesos de prueba incesantes y más cortos.
La implementación del machine learning ayuda a reducir los ciclos de desarrollo, convirtiendo las pruebas de aplicaciones móviles e híbridas en la prioridad número uno. Por lo tanto, la automatización de pruebas dominará en breve en el futuro, ya que tiene un gran impacto en las pruebas de software.
