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O livro revisita os testes de Regressão à luz dos testes do Sistema Operacional da Internet das Coisas. O livro explora conceitos de Machine Learning aplicados a dados genéricos de teste de Regressão. O livro é para os entusiastas da Engenharia de Software, Arquitectos de teste que querem explorar a aplicação de conceitos de Machine Learning aos testes. Como estudo de caso, para demonstrar o teste do Sistema Operacional da Internet das Coisas um dos Sistemas Operacionais é tomado como estudo de caso. Os conjuntos de testes de regressão são escritos de raiz e reelaborados utilizando uma…mehr

Produktbeschreibung
O livro revisita os testes de Regressão à luz dos testes do Sistema Operacional da Internet das Coisas. O livro explora conceitos de Machine Learning aplicados a dados genéricos de teste de Regressão. O livro é para os entusiastas da Engenharia de Software, Arquitectos de teste que querem explorar a aplicação de conceitos de Machine Learning aos testes. Como estudo de caso, para demonstrar o teste do Sistema Operacional da Internet das Coisas um dos Sistemas Operacionais é tomado como estudo de caso. Os conjuntos de testes de regressão são escritos de raiz e reelaborados utilizando uma ferramenta líder de concepção de testes. A automatização da geração de guiões de teste é explorada. Para demonstrar os conceitos de Machine Learning aplicados aos testes é utilizado o Weka.
Autorenporträt
Abhinandan H. Patil é fundador e CTO da Empresa de Tecnologia na Índia, Karnataka. Antes disso, trabalhou em Wireless Network Software Organization como Engenheiro Chefe de Software durante quase uma década. A sua Investigação está disponível como Livros e Teses no IJSER, EUA. É Investigador Activo no campo da Aprendizagem de Máquinas, Aprendizagem Profunda, Ciência de Dados.