AI ในการประกันคุณภาพ: ขั้นตอนต่อไปของการหยุดชะงักของระบบอัตโนมัติ

หากเรานั่งวิเคราะห์เส้นทางการพัฒนาแอพมือถือตั้งแต่ Agile มาสู่ภาพ เราจะพบว่าวิธีการนำเสนอแอพนั้นเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง

ก่อนการนำ แนวทาง Agile มาใช้ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เคยมีการเปิดตัวแบบรายเดือนหรือบางครั้งทุกสองเดือน นับตั้งแต่แนวทางดังกล่าวปรากฏในภาพ การเปิดตัวแอปได้ใช้แนวทางรายสัปดาห์ รายปักษ์

เพื่อให้ทันกับการออกบิลด์บ่อยครั้งเหล่านี้ การทดสอบต่อเนื่องจึงเกิดขึ้น และชุดระบบอัตโนมัติถูกสร้างขึ้นสำหรับการทดสอบสติและการถดถอย วิธีการทดสอบใหม่นี้สนับสนุนการจัดส่งที่รวดเร็วและรอบการทดสอบที่เร็วขึ้น

ขณะนี้ เนื่องจากโลกกำลังเคลื่อนไปในทิศทางของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ความจำเป็นในการคาดการณ์ความต้องการของตลาดล่วงหน้า และพัฒนาระบบที่สามารถปรับขนาดได้และคาดการณ์ได้เพียงพอสำหรับการตอบสนองต่อแนวโน้มในอนาคตนั้นเป็นจุดไคลแม็กซ์ การก้าวข้ามแนวทางการทดสอบอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในขณะนี้

ในสถานการณ์ปัจจุบัน การทดสอบต้องการความช่วยเหลือเพื่อเร่งการส่งมอบ บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ สามารถช่วยให้เราไปถึงที่นั่นได้ จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงในลักษณะการทำงานของการประกันคุณภาพในบริษัทต่างๆ แรงผลักดันหลักสองประการในการดำเนินการให้บริการประกันคุณภาพต่อไป หนึ่งคือความคล่องตัวในลักษณะการทดสอบที่ทำ (เช่น การประกันคุณภาพอย่างต่อเนื่อง) และประการที่สองคือเวลาในการออกสู่ตลาดที่รวดเร็วกว่า เพื่อให้ทีม QA ก้าวทันวิธีการพัฒนาที่คล่องตัว การทดสอบอัตโนมัติแบบเดิมยังไม่เพียงพอ จึงทำให้ AI ในการทดสอบระบบอัตโนมัติเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ในบทความนี้ เราจะมาดูรายละเอียดบทบาทของ AI ในการควบคุมคุณภาพกัน เราจะพิจารณาแง่มุมต่างๆ ของ AI ในการประกันคุณภาพ: บทบาทของ AI ในการจัดการคุณภาพ ประโยชน์ของ โซลูชันคุณภาพที่ใช้ AI เครื่องมือประกันคุณภาพ AI ยอดนิยม และความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการรวม AI ในการทดสอบแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่

วิวัฒนาการของวิธีการจัดการคุณภาพ

บทบาทของ AI ในการประกันคุณภาพ: กรณีทดสอบสำหรับ QA . อิสระ

ประโยชน์ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทดสอบและควบคุมคุณภาพ

การทดสอบ AI หกระดับ

กรอบงานและแพลตฟอร์มการทดสอบ AI ยอดนิยม

บรรทัดล่าง

วิวัฒนาการของวิธีการจัดการคุณภาพ

กลยุทธ์ การ ประกันคุณภาพ มีการเปลี่ยนแปลง ในยุค ปัจจุบัน สิ่งที่มีอยู่ย้อนกลับไปในทศวรรษ 1980 ได้ก้าวข้ามหลายก้าวเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงความ ต้องการ ของแนวทางและวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์และการส่งมอบ

กรณีปัจจุบันซึ่งเป็นที่นิยมในการทดสอบอย่างต่อเนื่อง ถูกครอบงำโดยแนวทาง Agile และ CI /CD แม้หลังจากถูกระบุว่าเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่พัฒนามากที่สุดของ การทดสอบซอฟต์แวร์โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ การทดสอบอย่างต่อเนื่องยังนำมาซึ่งความท้าทายที่สำคัญบางประการใน กระบวนการเวิร์กโฟลว์การประกันคุณภาพ :

• ระบบอัตโนมัติแบบ Siled
• การขาดการมองเห็นข้อกำหนดตั้งแต่ต้นจนจบ
• การทดสอบปริมาณมาก

เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ อุตสาหกรรมต้องเปลี่ยนไปใช้ การทดสอบอัตโนมัติซึ่งทำให้มั่นใจได้ ถึงการควบคุมคุณภาพแบบไม่มีการสัมผัส

บทบาทของ AI ในการประกันคุณภาพ: กรณีทดสอบสำหรับ QA . อิสระ

การรวมตัวกันของ AI คือสิ่งที่ปรับปรุงกระบวนการ QA ไปสู่ ขั้นตอนบริการทดสอบการประกันคุณภาพซอฟต์แวร์แบบ อัตโนมัติ

การทดสอบแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ประกอบด้วยงานต่างๆ มากมาย เช่น การทดสอบอัตโนมัติตามสคริปต์ การทดสอบ ด้วยตนเอง และการทดสอบที่ไม่ทำงาน ผลกระทบ และบทบาทของ AI ใน การทดสอบซอฟต์แวร์ สามารถเห็นได้ว่าเป็นการเพิ่มมูลค่าในความพยายามในการทดสอบในปัจจุบัน โดยการเปิดใช้งานแอปสำรวจอัตโนมัติบนอุปกรณ์จริง เพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันและโฟลว์ผู้ใช้ทั้งหมดทำงานตามที่ควรจะเป็น

การใช้ AI ในการทดสอบ ยังสามารถช่วยในการระบุจุดบกพร่องหรือข้อบกพร่องใหม่ ๆ ที่นำมาใช้ในระหว่างขั้นตอนการสำรวจแอป ทีม QA สามารถใช้เครื่องมือทดสอบ AI เพื่อเสริมการทดสอบตามปกติ ในขณะที่ได้รับการทดสอบที่ดีที่สุดในเวลาอันรวดเร็วและความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม

บทบาทของ AI ใน การประกันคุณภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง และการทดสอบนั้นจะเห็นได้ ใน เครื่องมือ ทดสอบ ซึ่งการทดสอบจะ ได้รับการปรับปรุงด้วยการตรวจสอบด้วยภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่หลากหลาย

หากเราพูดถึงกรณีทดสอบของ AI ในการประกันคุณภาพอย่างชัดแจ้ง นี่คือวิธีที่ผู้ทดสอบใช้ AI ในปัจจุบัน –

• การนำ AI ไปใช้ผ่านการทดสอบด้วยภาพ
• การพิจารณาว่าจะรันสคริปต์ทดสอบหรือไม่
• การใช้สไปเดอร์ AI
• การตรวจสอบการทดสอบ API
• งานอัตโนมัติ

ด้วยการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันของ AI และ แมชชีนเลิร์นนิงในการประกันคุณภาพ ถึงเวลาที่จะมาถึงจะเป็นการทดลองอย่างมากสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน QA

ประโยชน์ของการใช้เทคโนโลยี AI ในการทดสอบ และควบคุมคุณภาพ

ไทม์ไลน์เร่งด่วน

มีหลายวิธีที่ทีมนักพัฒนาของเรา เร่งกระบวนการพัฒนาแอ ป การรวมการหยุดชะงักในกระบวนการทดสอบเป็นหนึ่งในนั้น แทนที่จะต้องอ่านโค้ดนับพันบรรทัด AI จะสามารถจัดเรียงไฟล์บันทึก สแกนรหัส และตรวจจับข้อผิดพลาดได้ภายในไม่กี่วินาที นอกจากนี้ AI ยังขาดกลุ่มอาการหมดไฟในการทำงาน จึงให้ผลลัพธ์ที่ดีและแม่นยำยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ AI สามารถพัฒนาได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงโค้ด สามารถปรับและระบุฟังก์ชันใหม่ และสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อตัดสินใจว่าสิ่งใดเป็นคุณลักษณะใหม่หรือข้อบกพร่องที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงโค้ด

การเปิดตัวบิลด์ที่ได้รับการวิจัยอย่างดี

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการประกันคุณภาพทำให้ บริษัทพัฒนา AI สามารถ ตรวจสอบแอปที่คล้ายคลึงกันได้และพิจารณาว่าสิ่งใดมีส่วนสนับสนุนให้ประสบความสำเร็จในตลาด เมื่อเข้าใจความต้องการของตลาดแล้ว ก็สามารถสร้างกรณีทดสอบใหม่ๆ ขึ้นได้เพื่อให้แน่ใจว่าแอปจะไม่พังเมื่อบรรลุเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง

การวางแผนการทดสอบที่ง่ายดาย

ในปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญ QA มีเวลาพอสมควรใน การวางแผนกรณีทดสอบ ซึ่ง ไม่เช่นนั้นจะทำให้ พวกเขา มี ความมั่นใจใน การเปิดแอป ต้อง ใช้กระบวนการเดียวกัน ทุกครั้งที่มีเวอร์ชันใหม่ออกสู่ตลาด

เครื่องมืออัตโนมัติของ AI QA สามารถช่วยให้ผู้ทดสอบวิเคราะห์แอปได้โดยการรวบรวมข้อมูลผ่านทุกหน้าจอ ในขณะที่สร้างและ ดำเนินการสถานการณ์กรณีทดสอบสำหรับพวกเขา ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการวางแผน

บทบาทที่เพิ่มขึ้นของผู้ทดสอบ

เมื่อ AI เข้ามามี บทบาท ทีมวิศวกร QA จะพบว่าตนเองได้เรียนรู้ทักษะใหม่ๆ พวกเขาจะต้องเพิ่มทักษะในการเขียนโปรแกรมภาษาประสาทวิทยา ระบบธุรกิจอัจฉริยะ การเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ และการวิเคราะห์อัลกอริธึม

ตำแหน่งงานที่ชาญฉลาด เราสามารถคาดการณ์ชื่อเหล่านี้จะแพร่หลาย –

• AI QA Strategists
• ผู้เชี่ยวชาญด้านการทดสอบ AI
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

AI สามารถใช้ไคลเอนต์ที่มีอยู่และตรวจสอบข้อมูลเพื่อกำหนดว่าความจำเป็นของผู้ใช้และแนวทางปฏิบัติในการเรียกดูจะก้าวหน้าไปอย่างไร สิ่งนี้ทำให้ผู้ทดสอบ นักออกแบบ และนักพัฒนาอยู่เหนือมาตรฐานของผู้ใช้ที่กำลังพัฒนาและเสนอความช่วยเหลือที่มีคุณภาพดีขึ้น ด้วย ML แพลตฟอร์มที่ประกอบด้วย AI จะปรับปรุงด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และให้การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเรื่อยๆ

ปรับปรุงการทดสอบการถดถอย

ด้วยการปรับใช้ที่รวดเร็ว ทำให้มีความต้องการการทดสอบการถดถอยเพิ่มขึ้นอยู่เสมอ และบางครั้งการทดสอบก็มาถึงจุดที่เป็นไปไม่ได้ที่ผู้คนจะตามทัน องค์กรสามารถใช้ AI สำหรับงานทดสอบการถดถอยที่น่าเบื่อมากขึ้น ซึ่ง ML สามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหาทดสอบได้

ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลง UI สามารถใช้ AI/ML เพื่อสแกนหาสี รูปร่าง หรือขนาดได้ ในกรณีที่สิ่งเหล่านี้เป็นการทดสอบด้วยตนเอง สามารถใช้ AI เพื่ออนุมัติความก้าวหน้าที่ผู้ทดสอบ QA อาจพลาด

การทดสอบอินเทอร์เฟซผู้ใช้ด้วยภาพ

AI ช่วยในการอนุมัติภาพของหน้าเว็บไซต์ AI สามารถทดสอบเนื้อหาต่าง ๆ บน UI การทดสอบเหล่านี้ทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ยาก โดยทั่วไปแล้วจำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการออกแบบ อย่างไรก็ตาม ด้วยเครื่องมือสร้างภาพแบบ ML จะเห็นความเปรียบต่างในรูปภาพในลักษณะที่ผู้คนไม่สามารถระบุได้ การทดสอบ AI ขจัดความพยายามในการปรับปรุง Document Object Model (DOM) ให้ทันสมัย ​​การสร้างโครงสร้างและความเสี่ยงในโปรไฟล์

การทดสอบ AI QA หกระดับ

ระดับศูนย์:

ในขั้นตอนนี้ การเขียนโค้ดเป็นกระบวนการที่ซ้ำซากจำเจ ดังนั้น การ เพิ่มฟิลด์ลงในเพจจะ หมายถึงการเพิ่ม การ ทดสอบ ในลักษณะที่ชัดเจนยิ่งขึ้น การเพิ่ม แบบฟอร์มใดๆ ลงในหน้าหมายถึงการเพิ่มการทดสอบที่ตรวจสอบฟิลด์ทั้งหมด การเพิ่มหน้าหมายถึงการดูส่วนประกอบและแบบฟอร์มทั้งหมดผ่านการทดสอบใหม่ทั้งหมด

ยิ่งทำการทดสอบมากเท่าไหร่ อินสแตนซ์ของคุณก็จะยิ่งล้มเหลวในการตรวจสอบการทำงานของแอปโดยรวมมากขึ้นเท่านั้น ในการแก้ปัญหานี้ คุณต้องตรวจสอบการทดสอบที่ล้มเหลวทั้งหมดเพื่อดูว่ามีบางอย่างที่เป็นข้อบกพร่องหรือเป็นข้อมูลพื้นฐานที่สดใหม่

ระดับหนึ่ง:

ในระดับนี้ ยิ่งใช้ AI กับ แอปพลิเคชันของคุณได้ดีเท่าไร QA ของคุณก็จะยิ่งมีอิสระมากขึ้นเท่านั้น AI ไม่ควรดูที่ Document Object Model ของเพจเท่านั้น แต่ยังรวมถึงรูปภาพที่มองเห็นด้วย เมื่อกรอบการทดสอบเห็นหน้าแบบองค์รวม มันจะช่วยให้คุณเขียนเช็คซึ่งคุณต้องเขียนด้วยตนเอง

เทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน สามารถช่วยคุณในการเขียนโค้ดทดสอบโดยการเขียนเช็ค นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบได้ว่าการทดสอบผ่านหรือไม่ หากล้มเหลว ควรแจ้งให้คุณทราบเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบได้ว่าความล้มเหลวนั้นเกิดขึ้นจริงหรือเกิดขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์

ระดับที่สอง:

ผ่านระดับที่หนึ่ง ผู้เชี่ยวชาญด้าน QA จะหลีกเลี่ยงการตรวจสอบการเขียนแบบใช้เวลานาน ในขณะที่คุณยังสามารถใช้ AI เพื่อทดสอบองค์ประกอบภาพในหน้าได้ แต่สิ่งที่ตามมา - การตรวจสอบทุกความล้มเหลวในการทดสอบ - เป็นงานที่น่าเบื่อ

ในระดับนี้ AI ของคุณจะเข้าใจความแตกต่างในแง่ที่ผู้ใช้แอปสามารถเข้าใจได้เช่นกัน ดังนั้น จะสามารถจัดกลุ่มการเปลี่ยนแปลงจากหน้าต่างๆ ตามที่เข้าใจในความหมาย

ที่ระดับ 2 AI สามารถบอกผู้ทดสอบได้เมื่อการเปลี่ยนแปลงที่ทำขึ้นเหมือนกันและถามว่าควรยอมรับหรือปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงเป็นกลุ่มหรือไม่

ระดับที่สาม:

ในระดับก่อนหน้า การแทรกแซงของมนุษย์ยังคงมีความจำเป็นสำหรับการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงหรือความล้มเหลวที่ตรวจพบในแอป ในระดับ 3 AI จะทำหน้าที่นี้

ตัวอย่างเช่น โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง AI สามารถตรวจสอบองค์ประกอบภาพของแอปและตัดสินใจว่า UI ปิดอยู่หรือไม่ ตามกฎมาตรฐานของการออกแบบ

AI ในระดับนี้สามารถประเมินหน้าต่างๆ ลบด้วยการแทรกแซงของมนุษย์ เพียงแค่ทำความเข้าใจข้อมูลและกฎการออกแบบ มันจะดูผลลัพธ์หลายร้อยรายการและวิเคราะห์ว่าสิ่งต่าง ๆ เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาอย่างไร จากนั้น ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง จะสามารถระบุความแตกต่างในการเปลี่ยนแปลงได้

ระดับที่สี่:

จนถึงขณะนี้ มนุษย์ยังคงทำการทดสอบอยู่ ระดับ 4 เป็นที่ที่ AI จะเข้ายึดครอง

เนื่องจาก AI ระดับ 4 สามารถตรวจสอบแอปตามความหมายและเข้าใจแอปได้เหมือนที่มนุษย์เข้าใจ จึงสามารถขับเคลื่อนการทดสอบได้ AI นี้จะสามารถดูการโต้ตอบของผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป และเห็นภาพการโต้ตอบ ทำความเข้าใจหน้าและขั้นตอนของผู้ใช้

เมื่อ AI เข้าใจประเภทเพจแล้ว จะใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเริ่มทำการทดสอบโดยอัตโนมัติ

ระดับห้า:

ส่วนนี้ออกจากนวนิยายวิทยาศาสตร์ในขณะนี้ ในขั้นตอนนี้ AI จะสามารถสื่อสารกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ทำความเข้าใจแอป และดำเนินการทดสอบได้ด้วยตัวเอง

ในขณะที่ปัจจุบัน AI ยังคงอยู่ที่ระดับ 1 แต่ก็มีเหตุการณ์การทำงานอัตโนมัติบางอย่างที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์อยู่แล้ว: การทดสอบ Visual UI, การทดสอบ API, การประกันคุณภาพอัตโนมัติและ การทดสอบ และ Spidering

กรอบงานและแพลตฟอร์มการทดสอบ AI ยอดนิยม

แม้ว่าการประกันคุณภาพจะช้าแต่ก็เข้ามาแพร่หลายในคลื่นลูกที่สามของระบบอัตโนมัติด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์มการประกันคุณภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ต่อไปนี้คือเครื่องมือและแพลตฟอร์มทดสอบ AI ชั้นนำบางส่วนที่ทำงานในตลาดปัจจุบันเพื่อตอบคำถามที่ถูกถามมากที่สุด เครื่องมือ AI สามารถปรับปรุงการประกันคุณภาพได้อย่างไร

ทดสอบเครื่องมืออัตโนมัติ

มะเขือยาวAI

มันใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะในการนำทางซอฟต์แวร์ ทำนายข้อบกพร่องมากมาย และแก้ไขปัญหาผ่านความช่วยเหลือจากข้อมูลสหสัมพันธ์ขั้นสูง นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติของเครื่องมือทดสอบระบบอัตโนมัติและให้การวิเคราะห์แบบกราฟิกของความครอบคลุมและผลการทดสอบ

Appvance

แพลตฟอร์มนี้ให้การวิเคราะห์เชิงลึกของซอฟต์แวร์ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและนำเสนอโมเดล "พิมพ์เขียวของแอป" ซึ่งใช้การสร้างองค์ความรู้ พิมพ์เขียวเหล่านี้มีความสามารถในการพัฒนากรณีทดสอบหลายกรณีในเวลาเพียงไม่กี่นาที Appvance ยังมาพร้อมกับฟังก์ชันการออกแบบการทดสอบที่สามารถใช้ร่วมกับการเปรียบเทียบภาพหน้าจอ การทดสอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และการจับภาพอัตโนมัติ AJAX หรือ DOM

Testim.io

เครื่องมือ นี้ ใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงในการเขียน ดำเนินการ และบำรุงรักษาการทดสอบอัตโนมัติ มุ่งเน้นไปที่การทดสอบการใช้งานแบบ end-to-end และส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ แพลตฟอร์มจะฉลาดขึ้นอย่างต่อเนื่องและความเสถียรของชุดทดสอบจะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการใช้งานมากขึ้น

Testsigma

เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการทดสอบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์มนี้ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลการทดสอบภาษาธรรมชาติสำหรับการเขียนการทดสอบอัตโนมัติที่มีคุณภาพ นอกจากนี้ยังระบุกรณีการทดสอบที่เกี่ยวข้องสำหรับการทดสอบและบันทึกความล้มเหลวในการทดสอบกะทันหัน

Applitools

ด้วยเครื่องมือนี้ คุณไม่จำเป็นต้องตั้งค่าการประมวลผลภาพ เปอร์เซ็นต์ หรือการกำหนดค่าใดๆ เพื่อสร้างการทดสอบด้วยภาพ เครื่องมือจะเข้าใจโดยอัตโนมัติว่าการเปลี่ยนแปลงใดมีแนวโน้มที่จะเป็นข้อบกพร่อง การเปลี่ยนแปลงใดที่ต้องการ จากนั้นจึงจัดลำดับความสำคัญของความแตกต่าง

TestCraft

เป็นแพลตฟอร์มการทดสอบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการทดสอบต่อเนื่องและการถดถอย ด้วยผู้ทดสอบ TestCraft สามารถสร้างการทดสอบแบบอัตโนมัติโดยใช้ Selenium โดยใช้อินเทอร์เฟซแบบลากและวาง และใช้งานบนเบราว์เซอร์และสภาพแวดล้อมการทำงานต่างๆ พร้อมกันได้

SauceLabs

เป็นเครื่องมือบนคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ประโยชน์จาก ML และ AI เครื่องมือนี้ได้รับการกล่าวขานว่าเป็นคลาวด์ทดสอบต่อเนื่องที่ใหญ่ที่สุดในโลกที่มีชุดค่าผสมประมาณ 900 รายการสำหรับเบราว์เซอร์และระบบปฏิบัติการพร้อมกับอุปกรณ์จริงหลายพันเครื่อง

แพลตฟอร์ม AI

แพลตฟอร์ม Google AI

เป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่ช่วยให้คุณสร้างโมเดลเฉพาะแอปพลิเคชันและปรับปรุงสถาปัตยกรรมโมเดลที่มีอยู่ด้วยบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI แบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างและเรียกใช้แอป ML ของตนเองได้ตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการผลิตไปจนถึงการปรับใช้งาน

การไหลของเทนเซอร์

เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรชุมชนที่ครอบคลุมและยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาปรับใช้การคำนวณกับ CPU/GPU ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปในเดสก์ท็อป อุปกรณ์มือถือ หรือเซิร์ฟเวอร์ที่มี API เดี่ยว

Microsoft azure

แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งสาธารณะที่ให้บริการคลาวด์ เช่น การประมวลผล การวิเคราะห์ ที่เก็บข้อมูล และระบบเครือข่าย เรียกว่าเครื่องมือในฝันสำหรับการสำรองข้อมูลและการกู้คืนจากความเสียหาย เนื่องจากมีความยืดหยุ่น การกู้คืนไซต์ขั้นสูง และการรวมในตัว

ไดอะล็อกโฟลว์

แพลตฟอร์มนี้เป็นแพลตฟอร์มทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติที่ทำให้ง่ายต่อการวางแผนและออกแบบ UI การสนทนาในแอปพลิเคชันมือถือ เว็บแอปพลิเคชัน บอท อุปกรณ์ กรอบการตอบกลับด้วยเสียงแบบโต้ตอบ และอื่นๆ

อินโฟซิส NIA

แพลตฟอร์ม AI แบบบูรณาการยุคหน้าเป็นแพลตฟอร์มที่อิงตามความรู้ ด้วยแพลตฟอร์มที่เป็นหนึ่งเดียว ยืดหยุ่น และเป็นแบบโมดูลาร์ Nia ช่วยให้มีโซลูชันเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมและฟังก์ชันที่หลากหลาย และช่วยให้ลูกค้าสร้างประสบการณ์ที่กำหนดเองเพื่อให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของพวกเขา

เรนเบิร์ด AI

แพลตฟอร์ม Rainbird ใช้เทคโนโลยีระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้มีการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและประสบการณ์ของลูกค้าที่ราบรื่น แพลตฟอร์มนี้มีสถาปัตยกรรมแบบเปิดเพื่อให้สามารถรวมเข้ากับโซลูชันและ API อื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย

มายด์เมล

แพลตฟอร์ม AI การสนทนารุ่นใหม่นี้มีความคล่องตัวในการสร้างผู้ช่วยในการสนทนาซึ่งแสดงความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับกรณีการใช้งานหรือโดเมนเฉพาะในขณะที่ให้ประสบการณ์การสนทนาที่มีคุณค่าและยืดหยุ่นเป็นพิเศษ

บรรทัดล่าง

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนว่าแพลตฟอร์มใดดีที่สุด เนื่องจากทุกแพลตฟอร์มและเครื่องมือมีคุณสมบัติและการใช้งานที่แตกต่างกัน แต่ถ้าคุณต้องการความช่วยเหลือใดๆ ในการทำให้การพัฒนาแอปของคุณคล่องตัวขึ้นหรือทำความเข้าใจบทบาทการประกันคุณภาพ คุณสามารถติดต่อทีมผู้เชี่ยวชาญของเราและถามข้อสงสัยของคุณ

ด้วยแพลตฟอร์มระดับโลกของเรา นั่นคือบริษัทพัฒนา AI ในสหรัฐอเมริกา เอเชีย และประเทศอื่นๆ เราช่วยเหลือลูกค้าและลูกค้าของเราในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล่าสุดอย่างเต็มที่และให้ ROI ที่ดีขึ้นสำหรับธุรกิจของคุณ