SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA DASTURIY TA’MINOTNI AVTOMATIK TESTLASH
##semicolon##
В данной статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта в процессе автоматического тестирования программного обеспечения. Автоматическое тестирование играет ключевую роль в обеспечении качества программ, сокращении времени разработки и повышении эффективности. В статье анализируются современные инструменты и подходы, основанные на машинном обучении, обработке естественного языка (NLP) и других методах ИИ.##article.abstract##
Mazkur maqolada sun’iy intellekt texnologiyalarining dasturiy ta’minotni avtomatik testlash jarayoniga tatbiqi tahlil qilinadi. Dasturiy ta’minot sifatini nazorat qilishda avtomatik testlash juda muhim bo‘lib, u ishlab chiqish vaqtini qisqartirish, xatoliklarni erta aniqlash va ishlab chiqarish samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Maqolada mashinaviy o‘rganish, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va boshqa AI metodlaridan foydalanilgan zamonaviy vositalar hamda yondashuvlar ko‘rib chiqiladi. Shu bilan birga, GPT kabi til modellari yordamida test-skriptlar yaratish imkoniyatlari, mavjud tizimlarga integratsiya qilish va ularning samaradorligi amaliy misollar bilan yoritiladi. Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt asosidagi testlash vositalarining dasturiy injiniringda kelajakdagi rolini ochib beradi.
##submission.citations##
1.Bertolino, A., Polini, A., & Roveda, L. (2018). Machine Learning Techniques for
Automated Software Testing. IEEE Transactions on Software Engineering, 44(3), 261
276.
https://doi.org/10.1109/TSE.2017.2658278
2.Kim, S., Zimmermann, T., & Nagappan, N. (2019). An Empirical Study of Using
Machine Learning to Improve Software Testing. Proceedings of the ACM/IEEE
International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement
(ESEM).
https://doi.org/10.1145/3355420.3355418
3.Garousi, V., Felderer, M., & Mäntylä, M. V. (2019). Software Test Automation.
Springer.
ISBN: 978-3-030-02494-3
4.Zhang, H., & Harman, M. (2020). Search-based Software Testing and Quality
Assurance.
In:
Handbook
of
Software
Engineering.
Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-16468-4_13
5.Menzies, T., & Pecheur, C. (2021). Artificial Intelligence for Automated Software
Testing: Challenges and Opportunities. Communications of the ACM, 64(3), 54–61.
https://doi.org/10.1145/3432200
6.Jiang, L., & Hassan, A. E. (2020). Automated Test Case Generation using Natural
Language
Processing.
IEEE
