在过去十年中，机器学习 (ML) 呈指数级增长，使组织能够解锁变革性用例。到 2030 年，机器学习市场预计将达到 2100 亿美元。可以肯定地说，这项技术已经占据了我们的日常生活——为自动驾驶汽车和我们在家中使用的智能助手提供动力。

　　机器学习算法被用来分析大量数据，以发现模式、趋势和可行的见解。

　　通过利用先进技术来分析上下文信息，机器学习方法提供了检测未知且动态演变的欺诈模式的巨大机会。

　　虽然测试自动化使整个测试过程变得更加高效和快速，但机器学习与测试自动化的结合将质量保证过程提升到了一个新的水平。从简化测试创建到减少手动测试用例修改的需要，测试自动化中的机器学习可以提供改进的结果。

　　在此背景下，80% 的公司表示，由于对机器学习技术的投资，收入有所增加。监督、无监督和半监督等机器学习算法正在以我们十年前无法想象的方式改变软件测试过程。它可以用来发现测试结果、日志文件和系统行为中的异常和缺陷。这些算法筛选大量数据集，识别潜在缺陷并揭示根本原因，从而加快调试过程和问题解决工作流程。

　　在这篇博文中，我们将探讨机器学习如何在检测测试数据中的异常和缺陷方面提供无与伦比的价值。

　　一、将机器学习应用于软件测试的好处

　　可以对机器学习算法进行训练，以通过多种方式改进您的软件测试工作。在了解如何利用 ML 应用程序进行测试中的异常和缺陷检测之前，让我们快速了解一下机器学习在测试中的优势。

　　1、效率提升：通过自动化重复任务，机器学习使测试人员能够专注于更复杂的方面，从而显着提高测试过程的效率。

　　2、适应变化：机器学习系统可以适应不断变化的条件并在工作中学习。被称为“液体网络”的灵活算法会改变基础方程以从新数据中学习。这可以帮助根据不断变化的数据流进行更快的适应和响应，从而确保当今动态技术环境中的更大灵活性。

　　3、授权决策：机器学习算法提供深入的见解和预测分析，从而在整个测试过程中实现数据驱动的决策。

　　4、提高准确性：通过快速准确地分析数据，机器学习减少了人为错误，从而产生更可靠的测试结果和更高质量的软件。

　　二、异常检测

　　机器学习最常见的用例之一是异常检测。如今的企业需要处理大量数据，包括交易、图像、文本、视频内容等。异常检测或从数据集中识别异常值对于防止可能阻碍组织未来的欺诈和对手攻击至关重要。

　　异常可大致分为三种不同类型：

　　1、异常值：这些是小而短暂的异常，在数据收集过程中以非系统的方式表现出来，使其与常态不同。

　　2、事件变化：此类别包括与数据集中先前标准行为的系统或突然偏差。

　　3、漂移：漂移表示数据内缓慢、单向和长期的变化，逐渐偏离既定的正常模式。

　　三、需要更好的异常和缺陷检测方法

　　组织面临着以极快的速度交付软件产品的巨大压力。由于软件发布的速度和规模，最大限度地减少缺陷的需求正在不断增加。开发高质量的软件产品需要持续的缺陷识别。

　　另一方面，事实证明，能够在测试期间识别异常和意外结果的系统对于维护、调试和深入分析具有无价的价值

　　鉴于现代软件应用程序的复杂性不断增加，越来越需要实施更好的算法和软件工具来促进有效的异常和缺陷检测。

　　四、利用机器学习进行缺陷和异常检测

　　机器学习技术的实施可实现无损质量保证，从而显着改进缺陷分类和异常检测。

　　1、缺陷检测

　　手动识别和分类软件缺陷会占用太多时间。此外，随着软件开发工作流程的进步，检测和修复缺陷的成本呈指数级增加。

　　因此，组织正在应用机器学习算法来自动检测和分类缺陷。2022年，故障检测和分类(FDC)市场下的机器学习算法类别产生了最大的收入。FDC 解决方案帮助通用电气等公司在减少缺陷方面取得了显着的进步。

　　2、识别异常情况

　　将机器学习应用于异常检测需要对问题有很好的理解，尤其是在处理非结构化数据时。与识别简单一维数据集中的异常值这一看似简单的任务不同，机器学习擅长发现最复杂的数据结构中的异常情况。有趣的是，机器学习可用于检测图像中的异常，使计算机能够与顶级人类专家的诊断技能相匹配。

　　此外，机器学习模型可以经过训练，不仅可以事后检测和报告异常，还可以实时检测和报告异常。可以在完成进一步处理之前从数据集中删除异常，也可以标记异常以从业务角度启动分析。

　　考虑到如何使用机器学习技术来处理大型数据集，它进一步有助于自动化和简化异常检测过程，使其更加有效。异常检测中更常用的机器学习方法包括自动编码器、贝叶斯网络和局部离群因子 (LOF)。

　　五、将机器学习纳入测试的影响

　　采用新技术有助于企业推出无错误且使用最少资源的新产品。

　　以下是利用机器学习技术来检测测试中的异常和缺陷的主要优势：

　　1、从被动模型到主动模型的转变：与基于规则的遗留系统不同，机器学习算法擅长识别异常和缺陷。这为组织采取积极主动的软件测试方法并通过高质量软件满足不断加快的创新需求奠定了基础。

　　2、增强的 UI 测试：机器驱动的图像识别技术可以识别和验证 UI 异常，从而显着改进故障检测并改进 UI 测试。

　　3、高效的测试套件：机器学习驱动的单元测试需要最少的开发人员工作。这使开发人员有更多时间专注于代码创建，同时维护有价值的脚本存储库。

　　4、简化API测试：通过记录事件和流量数据进行分析和场景设计，机器学习技术的集成简化了复杂的API测试流程。

　　5、智能测试脚本：人工智能 (AI) 的预测功能可以预测必要的脚本更改，最大限度地减少测试用例执行的浪费，最终节省时间和资源。

　　6、数据驱动的测试：机器学习生成的数据集与生产数据非常相似，从而提高了测试质量并促进了稳健的异常检测。

　　7、回归测试效率：机器人流程自动化 (RPA) 可自动执行系统任务和数据收集，减少回归测试所需的手动工作。这进一步提高了效率和资源管理。

　　六、机器学习在测试自动化中的变革性作用

　　机器学习在测试自动化中的集成标志着企业的重大飞跃，极大地改进了他们的测试流程。一个重要方面是能够主动检测异常和缺陷，使组织能够有效地解决问题。

　　展望未来，机器学习将继续重塑测试自动化，最终取代手动测试。许多有希望的成果中的一些包括更高质量和更具成本效益的结果。

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