借助人工智能我们不仅增强了应

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用程序的可靠性，而且还通过提供无缝的用户体验提高了用户满意度。 人工智能在软件质量保证方面的进步 在一个永不停歇的行业中，不断创新和快速交付是必不可少的，这就是为什么我们看到一些最古老和最慢的 QA 方法正在被淘汰，而公司则选择更敏捷的方法来最小化和自动化我们的测试。这有助于在更短的时间内创建更可靠的软件，同时大大提高缺陷和错误识别的准确性。

最值得注意的进步之一是预测分析。该技术利用机器学习在开发阶段的 泰国数据 早期预测潜在的错误或缺陷，从而节省大量时间和资源。基于历史数据，模型可以学习检测模式，然后可用于对项目的不同方面进行分类。它从简单的交通信号灯系统到更高级的结果，如风险系数。 另一项变革性进步是智能测试自动化。我们已经看到该领域的巨大进步，AI现在可以根据用户活动数据生成自动化测试脚本。

例如，Appvance的AI驱动测试技术可以编写自己的测试脚本，大大减少了人工劳动，同时提高了准确性。 当然，我们不能忘记自然语言处理 (NLP ) 也彻底改变了软件 QA。NLP 允许系统理解人类语言输入，这有助于错误报告和理解。IBM Watson 使用 NLP 来理解非结构化数据并解决复杂的错误，展示了此工具的强大功能。