Bu bölümde Richard Seidl ve Dominic Steinhöfel, yazılım projeleri için test verileri oluşturmak için yenilikçi yaklaşımlardan bahsediyor. Steinhöfel, sentetik başlangıç test verilerinin, test vakalarının üretimindeki zorlukları yeterince kontrastlamak için matematiksel modeller ve format açıklamaları yoluyla nasıl oluşturduğunu açıklar.
Özellikle yapay zeka dönemlerinde ve verilerin çeşitliliğini arttırmada, yazılımın davranışını doğrulamak için yüksek kaliteli test verilerinin ne kadar önemli olduğu anlaşılmaktadır. Veri korumasının yönleri, karmaşık standartlar yoluyla zorluklar ve test verilerinin kullanılabilirliğini iyileştirme ihtiyacı da tartışılmaktadır.
Bu podcast yazılımın kalitesine odaklanmaktadır: hem test otomasyonu, çevik projelerde kalite, test verileri veya test ekipleri: Richard Seidl ve konukları, yazılımın geliştirilmesinde daha fazla nitelik oluşturan şeylere bakarlar.
Mevcut baskı Richard Seidl'in “Sentetik Test Verileri – Dominic Steinhöfel” blogunda da mevcuttur ve YouTube'da mevcuttur.
(Mayıs)
Bir yanıt yazın