Объект тестирования

[Сергей Владимирович Дианов 1]

Екатерина Юрьевна, добрый день. Подскажите, пожалуйста, Вы рассматриваете машинное обучение как инструмент для тестирования прикладного программного обеспечения, или как объект тестирования?

[Екатерина Юрьевна Галимова 2]

Добрый день! Спасибо большое за интерес, проявленный к данной теме. В текущей работе большее внимание уделено методам машинного обучения как объекту тестирования, но и как инструмент тестирования они вскользь упоминаются.

[Сергей Владимирович Дианов 1]

Спасибо за ответ! У меня по его содержанию возник еще один вопрос. Методов машинного обучения достаточно много. Как широко применимы и насколько универсальны облачные сервисы тестирования, описанные в статье?

[Екатерина Юрьевна Галимова 2]

Здравствуйте! Например, Microsoft Azure, достаточно популярная на сегодняшний день облачная платформа, предоставляет сервисы для создания и тестирования алгоритмов машинного обучения разных классов:

1) основанных на методе классификации (14 алгоритмов);

2) использующих кластеризацию;

3) основанных на регрессии (8 алгоритмов).

[Сергей Владимирович Дианов 1]

Т.е. мы создаем решения с использованием инструментария предоставляемого конкретным облачным сервисом и тестируем его здесь же? Я правильно понимаю?

[Екатерина Юрьевна Галимова 2]

Да, Вы очень точно написали. Для Microsoft Azure был выпущен в 2020 году новый инструмент для тестирования уязвимостей Project OneFuss. В облачном сервисе Google тоже есть подобный инструмент, Google ClusterFuss, созданный на основе генетических алгоритмов.

[Сергей Владимирович Дианов 1]

Понятно. Спасибо Вам за ответ! Успехов!