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在测试自动化中实施机器学习
在测试自动化过程中，您可以在各种场景中实施机器学习。为了进一步帮助您理解这一步 如何建立电话号码列表 我们提到了一些可以从纳入 ML 中受益的最常见领域：
测试用例生成
机器学习模型可以分析各种用户需求、用户故事和历史测试用例，以自动生成新的测试脚本。例如，据其中的数据创建相关的测试用例。
异常检测
您还可以使用机器学习来分析日志、执行模式和性能指标，以实时识别异常。这是在错误成为测试执行过程中的主要问题之前发现错误的一个非常关键的因素。
智能测试优先级排序
机器学习模型将帮助您根据各种因素（例如历史缺陷密度、应用程序功能的关键性和风险分析）对测试用例进行优先排序。这种方法的主要目标是确保应用程序的最重要结构在所有情况下都能正常运行。
自我修复测试
AI 电动工具将有助于在测试执行过程中监视元素定位器。每当检测到这些定位器中的任何变化时，工具都会自动更新定位器以避免测试失败。当您处理由数千个单独测试脚本组成的复杂测试场景时，这是另一个关键因素。
性能测试
人工智能可以帮助您分析性能指标、预测瓶颈，还可以更准确地模拟用户行为。您可以使用所有这些数据来了解应用程序在暴露于各种实际参数和用户交互时的行为方式。
