Regressionstests im Zeitalter des Internet der Dinge und des maschinellen Lernens
Ein praktischer Ansatz
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Das Buch befasst sich erneut mit Regressionstests im Lichte der Tests des Betriebssystems Internet der Dinge. Das Buch untersucht Konzepte des maschinellen Lernens, die auf generische Regressionstestdaten angewandt werden. Das Buch richtet sich an Software-Engineering-Enthusiasten und Testarchitekten, die die Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens auf das Testen untersuchen wollen. Als Fallstudie wird zur Demonstration des Testens des Betriebssystems Internet der Dinge eines der Betriebssysteme als Fallstudie genommen. Regressionstest-Suiten werden von Grund auf neu geschrieben und m...
Das Buch befasst sich erneut mit Regressionstests im Lichte der Tests des Betriebssystems Internet der Dinge. Das Buch untersucht Konzepte des maschinellen Lernens, die auf generische Regressionstestdaten angewandt werden. Das Buch richtet sich an Software-Engineering-Enthusiasten und Testarchitekten, die die Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens auf das Testen untersuchen wollen. Als Fallstudie wird zur Demonstration des Testens des Betriebssystems Internet der Dinge eines der Betriebssysteme als Fallstudie genommen. Regressionstest-Suiten werden von Grund auf neu geschrieben und mit Hilfe eines führenden Testdesign-Tools überarbeitet. Die Automatisierung der Testskripterstellung wird untersucht. Zur Demonstration der auf das Testen angewandten Konzepte des maschinellen Lernens wird Weka verwendet.
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