Использование методов искусственного интеллекта в тестировании программного обеспечения

Современные подходы к разработке программного обеспечения часто носят итерационный характер. Проектирование, кодирование, тестирование часто совмещены, либо сменяют друг друга циклически при новом релиз цикле. Процесс тестирования может осуществляться непрерывно, поскольку в исходный код постоянно вносятся изменения. Чем больше объём исходного кода, тем больше трудозатрат необходимо для поддержа­ния качества такого проекта на нужном уровне. Для наиболее раннего нахождения дефектов можно использовать модели предсказания дефектов, которые на основе различных метрик (исходного кода или процессов) предыдущих релизов, обнаруживают модули, у которых вероятность содержать дефекты велика. Это позволяет разработчикам раньше детектировать проблемы, и тестировщикам приоритезировать тесты. В данной работе рассматриваются алгоритмы построения моделей предсказания дефектов и предлагается новый подход для построения такой модели для новых проектов, у которых нет достаточно данных о предыдущих релизах.