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Il libro rivisita il test di regressione alla luce dei test del sistema operativo di Internet delle cose. Il libro esplora i concetti di Machine Learning applicati ai dati generici del test di regressione. Il libro è rivolto agli appassionati di Ingegneria del Software, agli Architetti di test che vogliono esplorare l'applicazione dei concetti di Machine Learning ai test. Come caso di studio, per dimostrare il test dell'Internet of Things Operating System uno dei sistemi operativi viene preso come caso di studio. Le suite di test di regressione sono scritte da zero e reingegnerizzate…mehr

Produktbeschreibung
Il libro rivisita il test di regressione alla luce dei test del sistema operativo di Internet delle cose. Il libro esplora i concetti di Machine Learning applicati ai dati generici del test di regressione. Il libro è rivolto agli appassionati di Ingegneria del Software, agli Architetti di test che vogliono esplorare l'applicazione dei concetti di Machine Learning ai test. Come caso di studio, per dimostrare il test dell'Internet of Things Operating System uno dei sistemi operativi viene preso come caso di studio. Le suite di test di regressione sono scritte da zero e reingegnerizzate utilizzando il principale strumento di progettazione dei test. Viene esplorata l'automazione della generazione di script di test. Per dimostrare i concetti di Machine Learning applicati ai test Weka viene utilizzato il Machine Learning.
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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.