Test otomasyon sisteminin yapay zeka ile yorumlanması
Analyzing software automatian test in artifical intelligence domain
- Tez No: 804885
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT TOKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Yazılım testi, Machine learning, Artificial intelligence, Software test
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile yazılım testinin de evrim geçirmesi zorunlu hale geliyor. Yazılımın her yönden hayatımıza dahil olması ile her yeni sistemde, test sürecinin üstesinden gelmesi gereken bir çok problem ortaya çıktı. Günümüzün yazılım sistemlerinin artan karmaşıklığı, karmaşık test tekniklerine olan ihtiyacı artırmaktadır. Yazılım test faaliyetlerinin manuel olarak gerçekleştirilmesi, zorlu insan kaynağı yönetimi, düşük yürütme hızı ve yetersiz test kapsamı açısından etkisiz olabilmektedir. Bunlar tam olarak, test otomasyonunun ele alabileceği ve çoğu durumda çözebileceği problemlerdir. Bu çalışmanın genelinde 2013-2021 yılları arasında yapay zeka metotlarını yazılım testi sürecinde kullanan akedemik ve sektörel alanda yapılan çalışmalar incelenmiştir. Her alanda yapılan deneyseler çalışmalar açıklanmıştır. Yapılan çalışmada yapay zeka uygulamaları ile ileriye dönük hata tahmini yapabilecek ve oluşan hatayı yorumlayıp bir çıktı ortaya koyabilecek bir otomasyon sisteminin, test sürecini yöneten kullanıcalara sağlayacağı faydalara ve uygulamanın başarı olasılığından bahsedilmiştir. Yapılan uygulmalarda K Means Clustering, K Nearest Neighbors ve Decision Tree algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada gerçek bir süreçten alınan test verileri üzerinden analiz yapılmıştır. Bu çalışmadan alınan sonuçlar doğrultusunda yapay zeka tekniklerinin otomasyon testlerindeki başarı olasığının tespit edilmesindeki kullanımının etkinliği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the rapid advancement of technology, software testing is also became mandatory to evolve After software has to be included in our lives from all sides, a lot of new problems have arisen. and the tests generator has to overcome with each new system. The increasing complexity of today's software systems increases the need for sophisticated testing techniques. Performing software testing activities manually can be ineffective in terms of demanding human resource management, slow execution speed, and insufficient test coverage. These are exactly the problems that test automation can solve in most of the cases. In this study, academic and sectoral studies that used artificial intelligence methods in the software testing process between 2013-2021 were examined. Experimental studies conducted in all areas are described. In the study, the benefits of an automation system that can predict future errors with artificial intelligence applications, interpret the error and produce an output, to the users who manage the test process, and the possibility of success of the application are mentioned. In the applications, K Means Clustering, K Nearest Neighbors and Decision Tree algorithms were used also analysis was made on the test data taken from a real process. According to the results obtained from this study, the effectiveness of the use of artificial intelligence techniques in determining the probability of success in automation tests has been shown.
Benzer Tezler
- Fetal kardiyotokografi traselerini yorumlayabilen yapay zekâ modülü etkinliği
Effectiveness of an artificial intelligence module in interpreting fetal cardiotocography traces
MELTEM YAZAR HAS
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUMAN ÇİM
- Artificial intelligence applications in microwave and mmwave sensing
Mikrodalga ve milimetre dalga algılamada yapay zeka uygulamaları
MUHAMMED İSMAİL PENÇE
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Endüstriyel talaşlı imalat tezgahlarında kesici aşınmalarının sinyal işleme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti
Real-time detection of cutter wear on industrialmachining machines using signal processing methods
SEYİT VATANSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Çocuk akciğer x-ışını görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of child lung x-ray images with deep learningmethods
ÇAĞDAŞ ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT ÖZKORUCUKLU
- Design of a test setup for steel wire rope fatigue testing and development of an AI-based damage detection method
Çelik halat yorulma testi için bir test düzeneğinin tasarımı ve yapay zeka tabanlı hasar tespit yönteminin geliştirilmesi
MOHSEN SEYYEDİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK