Применение нейронных сетей для автоматизации тестирования пользовательского интерфейса

В статье рассматривается применение нейронных сетей для автоматизации тестирования пользовательского интерфейса (UI). Нейронные сети, благодаря их способности к обучению и адаптации, значительно повышают эффективность и точность процессов тестирования. В работе освещены различные подходы к применению нейросетевых технологий в автоматизации UI-тестирования, включая генерацию и оптимизацию тестовых сценариев, классификацию и анализ дефектов, а также прогнозирование результатов тестирования. Особое внимание уделено преимуществам, которые дают нейронные сети в улучшении процессов тестирования пользовательского интерфейса, сокращении времени разработки и увеличении качества конечного продукта. Однако, несмотря на очевидные выгоды, внедрение этих технологий связано с рядом вызовов, требующих дополнительных исследований и ресурсов. Статья подчеркивает важность интеграции нейронных сетей в современные процессы разработки для достижения высоких стандартов качества программного обеспечения

1. Cherniltsev A. G. Application of a multilayer neural network in user interface update tasks // Cybernetics and Programming. 2018. Vol. 3. P. 38–47.

2. Faustova K. I. Neural networks: application today and development prospects // The Territory of Science. 2017. Vol. 4. P. 83–87.

3. Ivanko A. F., Ivanko M. A., Kolesnikova O. D. Information neural networks // Scientific Review. Technical Sciences. 2019. Vol. 4. P. 11–16.

4. Sushchenya R. V., Kokaev A. E. Neural networks and their classification. The main types of neural networks // Bulletin of Science. 2023. Vol. 8. No. 65. P. 186–189.

5. Trifonov K. V. Comparison of convolutional and recurrent architectures of neural networks in solving the problem of text tonality analysis // Young Researcher of Don. 2024. Vol. 2. P. 41–44.

6. AI in Test Automation: Here's How It Works. [Электронный ресурс]. URL: https://thectoclub.com/ai-ml/ai-test-automation/ (дата обращения: 08.09.2024).

7. 10 Top UI Test Automation Tools in 2024: Empowering Efficient and Robust Testing Strategies. [Электронный ресурс]. URL: https://www.towardsanalytic.com/10-top-ui-test-automation-tools-in2024-empowering-efficient-and-robust-testing-strategies/ (дата обращения: 09.08.2024).

8. Plotnikov Ya. M., Novikov D. V. The effectiveness of the use of neural networks in game testing. Instrumentation and automation: maintenance and repair. 2021. [Электронный ресурс] URL: https://panor.ru/articles/effektivnost-primeneniya-neyronnykh-setey-v-testirovanii-igr/55802.html (дата обращения: 08.09.2024).

9. Устименко Л. Р., Билека Т. О., Сафонов И. А. Применение машинного обучения в автоматизации тестирования ПО // Научные исследования студентов и учащихся: сборник статей XI Международной научно-практической конференции. Пенза: Наука и Просвещение, 2024. С. 34–38.

10. Yurkin V. A., Saradgishvili S. E., Voinov N. V., Molodyakov S. A. Applying neural network to assess application user experience // 2023 IV International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies (NeuroNT). Saint Petersburg: IEEE, 2023. P. 39–42.

11. Mokshanov M. V. The use of artificial intelligence in data analysis: an overview of the current state and future directions // Universum: Technical Sciences. 2024. Vol. 1. No. 5. P. 40–48.