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El libro vuelve a visitar las pruebas de regresión a la luz de las pruebas de Internet de los sistemas operativos de las cosas. El libro explora los conceptos de aprendizaje de la máquina aplicados a los datos genéricos de las pruebas de regresión. El libro es para los entusiastas de la Ingeniería de Software, arquitectos de pruebas que quieran explorar la aplicación de los conceptos de Aprendizaje Automático a las pruebas. Como caso de estudio, para demostrar la prueba de Internet de las Cosas del Sistema Operativo se toma como caso de estudio uno de los sistemas operativos. Las suites de…mehr

Produktbeschreibung
El libro vuelve a visitar las pruebas de regresión a la luz de las pruebas de Internet de los sistemas operativos de las cosas. El libro explora los conceptos de aprendizaje de la máquina aplicados a los datos genéricos de las pruebas de regresión. El libro es para los entusiastas de la Ingeniería de Software, arquitectos de pruebas que quieran explorar la aplicación de los conceptos de Aprendizaje Automático a las pruebas. Como caso de estudio, para demostrar la prueba de Internet de las Cosas del Sistema Operativo se toma como caso de estudio uno de los sistemas operativos. Las suites de pruebas de regresión se escriben desde cero y se rediseñan utilizando la principal herramienta de diseño de pruebas. Se explora la automatización de la generación de scripts de pruebas. Para demostrar los conceptos de Aprendizaje Automático aplicados a las pruebas se utiliza Weka.
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Autorenporträt
Abhinandan H. Patil es el fundador y CTO de la empresa de tecnología en la India, Karnataka. Antes de esto, ha trabajado en Wireless Network Software Organization como Ingeniero de Software Principal durante casi una década. Su investigación está disponible como libros y tesis en IJSER, EE.UU. Es un investigador activo en el campo del aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de los datos.