Функционал качества: Функционалы качества бинарной классификации | Анализ малых данных

Содержание

Обучение по прецедентам — это… Что такое Обучение по прецедентам?

Машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и дискретной математики, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации, интеллектуальным анализом данных (Data Mining).

Общая постановка задачи обучения по прецедентам

Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.

Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения.

Способы машинного обучения

Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а так же их модификации) могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, не корректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей.

  1. Метод коррекции ошибки
  2. Метод обратного распространения ошибки
  • Обучение без учителя — для каждого прецедента задаётся только «ситуация», требуется сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов, и/или понизить размерность данных:
  1. Альфа-система подкрепления
  2. Гамма-система подкрепления
  1. Генетический алгоритм.
  • Активное обучение — отличается тем, что обучаемый алгоритм имеет возможность самостоятельно назначать следующую исследуемую ситуацию, на которой станет известен верный ответ:
  • Обучение с частичным привлечением учителя (semi-supervised learning) — для части прецедентов задается пара «ситуация, требуемое решение», а для части — только «ситуация»
  • Трансдуктивное обучение (transduction) — обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки
  • Многозадачное обучение (multi-task learning) — одновременное обучение группе взаимосвязанных задач, для каждой из которых задаются свои пары «ситуация, требуемое решение»
  • Многовариантное обучение (multi-instant learning) — обучение, когда прецеденты могут быть объединены в группы, в каждой из которых для всех прецедентов имеется «ситуация», но только для одного из них (причем, неизвестно какого) имеется пара «ситуация, требуемое решение»

Классические задачи решаемые с помощью машинного обучения

Типы входных данных при обучении

  • Признаковое описание объектов — наиболее распространённый случай.
  • Описание взаимоотношений между объектами, чаще всего отношения попарного сходства, выражаемые при помощи матрицы расстояний, ядер либо графа данных
  • Временной ряд или сигнал.
  • Изображение или видеоряд.

Типы функционалов качества

  • При обучении с учителем — функционал качества может определяется как средняя ошибка ответов. Предполагается, что искомый алгоритм должен его минимизировать. Для предотвращения переобучения в минимизируемый функционал качества часто в явном или неявном виде добавляют регуляризатор.
  • При обучении без учителя — функционалы качества могут определяться по-разному, например, как отношение средних межкластерных и внутрикластерных расстояний.
  • При обучении с подкреплением — функционалы качества определяются физической средой, показывающей качество приспособления агента.

Практические сферы применения

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности.

Машинное обучение имеет широкий спектр приложений:

Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.

Литература

  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
  • Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
  • Вапник В. Н.
    Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
  • Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
  • Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
  • Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
  • Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. — Springer, 2001. ISBN 0-387-95284-5.
  • Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0-07-042807-7.
  • Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4.[1]

Библиография

  1. Vapnik V.N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. [2]
  2. Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 13-978-0-262-19475-4 [3]
  3. I.H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). — Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0-12-088407-0 [4]

Внешние ссылки

Ресурсы

Журналы

  • Pattern Recognition and Image Analysis

Конференции

Курсы лекций

Российские исследовательские группы и коммерческие фирмы

  • Лаборатория распознавания образов (московский Центр непрерывного математического образования).
  • ABBYY — один из ведущих мировых разработчиков ПО в области распознавания документов (OCR), ввода форм (ICR) и прикладной лингвистики.
  • BaseGroup — добыча данных, анализ и прогнозирование, создание прикладных аналитических систем (Рязань).
  • Forecsys — интеллектуальный анализ данных, прогнозирование продаж, кредитный скоринг, распознавание образов.
  • Megaputer — разработка и производство аналитических систем для углубленного анализа числовых и текстовых баз данных.
  • NeurOK — анализ данных и управление знаниями.
  • SnowCactus — Аналитические технологии для бизнеса.
  • Solutions — Центр технологий анализа данных и прогнозирования (Долгопрудный).
  • ZSoft — Проектирование, разработка и внедрение информационно-аналитических систем (Санкт-Петербург).

Категории

Wikimedia Foundation. 2010.

Machine Learning (машинное обучение): что это такое

Machine learning — множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных.

Что такое Machine Learning

Общий термин «Machine Learning» или «машинное обучение» обозначает множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных [1].  Решение вычисляется не по четкой формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений. Например, если каждый день в течении недели земля покрыта снегом и температура воздуха существенно ниже нуля, то вероятнее всего, наступила зима. Поэтому машинное обучение применяется для диагностики, прогнозирования, распознавания и принятия решений в различных прикладных сферах: от медицины до банковской деятельности.

Типы и суть Machine Learning

Выделяют 2 типа машинного обучения [1]:

  1. Индуктивное или по прецедентам, которое основано на выявлении эмпирических закономерностей во входных данных;
  2. Дедуктивное, которое предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в цифровую форму в виде базы знаний.

Дедуктивный тип принято относить к области экспертных систем, поэтому общий термин «машинное обучение» означает обучение по прецедентам. Прецеденты или обучающая выборка – это наборы входных объектов и соответствующих им результатов. При этом не существует четкой формулы, которая аналитически описывает зависимость между результатами и входами. Например, какая погода будет завтра, если на протяжении недели дни были морозные, солнечные, с низкой влажностью воздуха, без ветра и осадков? При этом следует учесть еще множество параметров: географические координаты, рельеф местности, движение теплых и холодных фронтов воздуха и пр. Необходимо построить алгоритм, который выдаст достаточно точный результат для любого возможного входа. Точность результатов регулируется оценочным функционалом качества. Таким образом, решение формируется эмпирически, на основе анализа накопленного опыта. При этом обучаемая система должна быть способна к обобщению – адекватному отклику на данные, выходящие за пределы имеющейся обучающей выборки. На практике входные данные могут быть неполными, неточными и разнородными. Поэтому существует множество методов машинного обучения

[2]. Можно сказать, что машинное обучение реализует подход
Case Based Reasoning (CBR) — метод решения проблем рассуждением по аналогии
, путем предположения на основе подобных случаев (прецедентов). 

Суть и смысл машинного обучения (Machine Learning)

Методы Machine Learning

Существует множество методов машинного обучения. Мы перечислим самые популярные, оставив их подробную классификацию специализированным ресурсам [1, 2, 3]. Выделяют 2 вида классического Machine Learning:

  1. С учителем (supervised learning), когда необходимо найти функциональную зависимость результатов от входов и построить алгоритм, на входе принимающий описание объекта и на выходе выдающий ответ. Функционал качества, как правило, определяется через среднюю ошибку ответов алгоритма по всем объектам выборки. К обучению с учителем относятся задачи классификации, регрессии, ранжирования и прогнозирования.
  2. Без учителя (unsupervised learning), когда ответы не задаются, и нужно искать зависимости между объектами. Сюда входят задачи кластеризации, поиска ассоциативных правил, фильтрации выбросов, построения доверительной области, сокращения размерности и заполнения пропущенных значений.

К неклассическим, но весьма популярным методам относят обучение с подкреплением, в частности, генетические алгоритмы, и искусственные нейронные сети. В качестве входных объектов выступают пары «ситуация, принятое решение», а ответами являются значения функционала качества, который характеризует правильность принятых решений (реакцию среды). Эти методы успешно применяются для формирования инвестиционных стратегий, автоматического управления технологическими процессами, самообучения роботов и других подобных задач [2].

Ниже на рисунке показана классификация наиболее часто используемых методов Machine Learning [3].

Классификация методов Machine Learning [3]

 

Средства реализации Machine Learning

Сегодня чаще всего для создания программ машинного обучения используются языки R, Python, Scala и Julia [4]. Они поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder, IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno и др. [4]. На наших практических курсах мы научим вас успешной работе с этими инструментами, чтобы потом вы могли самостоятельно формировать наборы входных данных, строить эффективные алгоритмы для решения прикладных задач своей области: от нефтегазовой промышленности до биржевой аналитики. Выбирайте свой обучающий интенсив и приходите к нам на занятия!

 

Источники

  1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение
  2. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение
  3. https://vas3k.ru/blog/machine_learning/
  4. https://semanti.ca/blog/?recommended-ide-for-data-scientists-and-machine-learning-engineers

функционал качества — это… Что такое функционал качества?


функционал качества

Mathematics: performance functional merit functional

Универсальный русско-английский словарь. Академик.ру. 2011.

  • функционал дополнительной энергии
  • функционал кинетической энергии независимых фермионов

Смотреть что такое «функционал качества» в других словарях:

  • Машинное обучение — (англ. Machine Learning)  обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении… …   Википедия

  • Обучение машин — Машинное обучение (англ. Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на… …   Википедия

  • Обучение по прецедентам — Машинное обучение (англ. Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на… …   Википедия

  • Линейно-квадратичное гауссовское управление — (англ. Linear quadratic Gaussian control, LQG control)  набор методов и математического аппарата теории управления для синтеза систем управления с отрицательной обратной связью для линейных систем с аддитивным гауссовским шумом. Синтез… …   Википедия

  • Линейно-квадратичный гауссовский регулятор — Линейно квадратичное гауссовское управление (англ. Linear quadratic Gaussian control, LQG control)  набор методов и математического аппарата теории управления для синтеза систем управления с отрицательной обратной связью для линейных систем с… …   Википедия

  • Алгоритмы семейства FOREL — FOREL (Формальный Элемент)  алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения. Содержание 1 Цель кластеризации 2 …   Википедия

  • Линейно-квадратичный регулятор — (англ. Linear quadratic regulator, LQR)  в теории управления один из видов оптимальных регуляторов, использующий квадратичный функционал качества. Задача, в которой динамическая система описывается линейными дифференциальными… …   Википедия

  • Обучение на примерах — (англ. Learning from Examples) вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах… …   Википедия

  • МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ — совокупность методов статистич. многомерного анализа. В зависимости от того, в какой области научн. знаний М.к. возникли и получили свое развитие, они наз. методами многомерной классификации, таксономии, кластерного анализа, группировки,… …   Российская социологическая энциклопедия

  • Обучение с учителем — (англ. Supervised learning)  один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического… …   Википедия

  • DSDM — Разработка программного обеспечения Процесс разработки ПО Шаги процесса Анализ • Проектирование • Программирование • Докумен …   Википедия


Машинное обучение — это… Что такое Машинное обучение?

Машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и дискретной математики, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации, интеллектуальным анализом данных (Data Mining).

Общая постановка задачи обучения по прецедентам

Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.

Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения.

Способы машинного обучения

Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а также их модификации) могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, некорректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей.

  1. Метод коррекции ошибки
  2. Метод обратного распространения ошибки
  • Обучение без учителя — для каждого прецедента задаётся только «ситуация», требуется сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов, и/или понизить размерность данных:
  1. Альфа-система подкрепления
  2. Гамма-система подкрепления
  3. Метод ближайших соседей
  1. Генетический алгоритм.
  • Активное обучение — отличается тем, что обучаемый алгоритм имеет возможность самостоятельно назначать следующую исследуемую ситуацию, на которой станет известен верный ответ:
  • Обучение с частичным привлечением учителя (semi-supervised learning) — для части прецедентов задается пара «ситуация, требуемое решение», а для части — только «ситуация»
  • Трансдуктивное обучение (transduction) — обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки
  • Многозадачное обучение (multi-task learning) — одновременное обучение группе взаимосвязанных задач, для каждой из которых задаются свои пары «ситуация, требуемое решение»
  • Многовариантное обучение (multiple-instance learning) — обучение, когда прецеденты могут быть объединены в группы, в каждой из которых для всех прецедентов имеется «ситуация», но только для одного из них (причем, неизвестно какого) имеется пара «ситуация, требуемое решение»

Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения

Типы входных данных при обучении

  • Признаковое описание объектов — наиболее распространённый случай.
  • Описание взаимоотношений между объектами, чаще всего отношения попарного сходства, выражаемые при помощи матрицы расстояний, ядер либо графа данных
  • Временной ряд или сигнал.
  • Изображение или видеоряд.

Типы функционалов качества

  • При обучении с учителем  — функционал качества может определяться как средняя ошибка ответов. Предполагается, что искомый алгоритм должен его минимизировать. Для предотвращения переобучения в минимизируемый функционал качества часто в явном или неявном виде добавляют регуляризатор.
  • При обучении без учителя — функционалы качества могут определяться по-разному, например, как отношение средних межкластерных и внутрикластерных расстояний.
  • При обучении с подкреплением — функционалы качества определяются физической средой, показывающей качество приспособления агента.

Практические сферы применения

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности.

Машинное обучение имеет широкий спектр приложений:

Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.

Литература

  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
  • Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
  • Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
  • Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
  • Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
  • Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
  • Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Springer-Verlag, 2009. — 746 p. — ISBN 978-0-387-84857-0.
  • Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0-07-042807-7.
  • Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4[1].
  • Vapnik V.N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. [1]
  • Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 978-0-262-19475-4 [2]
  • I.H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). — Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0-12-088407-0 [3]

Ссылки

Ресурсы

Журналы

  • Pattern Recognition and Image Analysis

Конференции

Курсы лекций

Российские исследовательские группы и коммерческие фирмы

  • Лаборатория распознавания образов (московский Центр непрерывного математического образования).
  • ABBYY — один из ведущих мировых разработчиков ПО в области распознавания документов (OCR), ввода форм (ICR) и прикладной лингвистики.
  • BaseGroup — добыча данных, анализ и прогнозирование, создание прикладных аналитических систем (Рязань).
  • Forecsys — интеллектуальный анализ данных, прогнозирование продаж, кредитный скоринг, распознавание образов.
  • Megaputer — разработка и производство аналитических систем для углубленного анализа числовых и текстовых баз данных.
  • NeurOK — анализ данных и управление знаниями.
  • SnowCactus — Аналитические технологии для бизнеса.
  • Solutions — Центр технологий анализа данных и прогнозирования (Долгопрудный).
  • ZSoft — Проектирование, разработка и внедрение информационно-аналитических систем (Санкт-Петербург).

Примечания

Использование функции качества — Студопедия

Функция качества— это инструмент для работы с заказчиком, который позволяет встроить его требования в проект. Цель этого инструмента — убедиться, что требования заказчика интегрированы в каждую часть проекта, от определения (1) требований проекта и (2) установления характеристик решения до формирования (3) проектных работ и выстраивания (4) программы обеспечения качества.

Процесс построения «дома качества» — предельно сложная процедура, особенно в случае крупных проектов. Тем не менее, этот инструмент довольно удобен в использовании и значительно повышает качество процесса управления требованиями проекта.

На рис. 1.6 отражена типовая структура «дома качества». Его заполнение производится в несколько этапов.

1. Подготовка требований заказчика


увеличить изображение
Рис. 1.5.Схема и рекомендации по проведению интервью

Требования заказчика — важнейшая информация при построении «дома качества». Как правило, это самый сложный этап, поскольку необходимо выяснить наиболее значимые условия заказчика. Основной объем информации о его потребностях был выявлен в процессе интервьюирования и на этапе подготовке ТЭО и устава проекта. При разработке функции качества рекомендуется ограничивать функцию качества 10-ю требованиями заказчика, в противном случае использование инструмента становится громоздким.

2. Определение требований проекта


Рис. 1.6.Функция качества проекта («домик» качества)


В отличие от требований заказчика, требования проекта сформулированы в терминах конкретных действий, при помощи которых команда планирует и реализует проект. Сформулированные таким образом требования проекта должны быть доступны для выполнения измерения и контроля достижения по завершению проекта. Следует различать два вида требований проекта: условия заказчика и предложения команды для их выполнения, как правило, содержащиеся в соответствующей методологии.

3. Формирование матрицы взаимосвязей

На этом этапе происходит проверка отсутствия взаимных противоречий между сформулированными требованиями проекта, иными словами, происходит их попарное сравнение. Для обозначения связи могут использоваться разные символы: так, для показа положительной связи часто используют o, а для показа отрицательной — o. Идентифицированные отношения демонстрируют столкновение требований и возможность нахождения компромисса между ними, что позволяет увидеть условия проекта в совокупности, а не по отдельности.


4. Формирование матрицы отношений

Заполнение матрицы отношений есть ключевой шаг построения «дома качества». Смысл ее заполнения состоит в том, чтобы убедиться, что все требования заказчика будут удовлетворены предложенными требованиями проекта. На пересечении соответствующего требования заказчика и требования проекта при наличии положительной связи ставится отметка, например, крестик. Если требование заказчика не поддерживается ни одним требованием проекта, значит, удовлетворение первого может вызвать ряд проблем. В обратной ситуации, когда проектное требование не соотносится ни с одним требованием заказчика, говорят об избыточности данного проектного требования. На крупных проектах иногда усложняют отношения между требованиями заказчика и проекта и вместо крестика используют числовые значения, характеризующие степень влияния требований проекта на реализацию заданного требования заказчика [5].

5. Субъективная оценка через сравнительный анализ

На данном этапе происходит присвоение степени важности каждому требованию заказчика и проект сравнивается с другими проектами и/или текущим status quo. Сравнение выявляет сильные и слабые стороны проекта по отношению к аналогичным инициативам, определяет возможности для улучшения.

6. Объективная оценка через установку конечных целей

Для обеспечения измерения и последующего контроля реализации требований проекта (а через них — и обеспечения требований заказчика) необходимо задать измеримые конечные цели по каждому требованию проекта, тем самым обеспечив объективную основу для управления ими.

Машинное обучение — Википедия. Что такое Машинное обучение

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.

Различают два типа обучения:

  1. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных.
  2. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.

Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.

Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации (англ. information extraction), интеллектуальным анализом данных (data mining).

Общая постановка задачи обучения по прецедентам

Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить неявную зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого возможного входного объекта выдать достаточно точный классифицирующий ответ. Эта зависимость не обязательно выражается аналитически, и здесь нейросети реализуют принцип эмпирически формируемого решения. Важной особенностью при этом является способность обучаемой системы к обобщению, то есть к адекватному отклику на данные, выходящие за пределы имеющейся обучающей выборки. Для измерения точности ответов вводится оценочный функционал качества.

Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения.

Способы машинного обучения

Раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий их архитектуры, с другой стороны — вобрал в себя методы математической статистики. Указанные ниже способы машинного обучения исходят из случая использования нейросетей, хотя существуют и другие методы, использующие понятие обучающей выборки — например, дискриминантный анализ, оперирующий обобщённой дисперсией и ковариацией наблюдаемой статистики, или байесовские классификаторы. Базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а также их модификации), могут обучаться как с учителем, так и без учителя, с подкреплением и самоорганизацией. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому, если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, будет некорректным относить нейросети к определенному виду, правильнее было бы типизировать алгоритмы обучения нейронных сетей.

  1. Искусственная нейронная сеть
    1. Глубокое обучение
  2. Метод коррекции ошибки
  3. Метод обратного распространения ошибки
  4. Метод опорных векторов
  • Обучение без учителя — для каждого прецедента задаётся только «ситуация», требуется сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов, и/или понизить размерность данных:
  1. Альфа-система подкрепления
  2. Гамма-система подкрепления
  3. Метод ближайших соседей
  1. Генетический алгоритм.
  • Активное обучение — отличается тем, что обучаемый алгоритм имеет возможность самостоятельно назначать следующую исследуемую ситуацию, на которой станет известен верный ответ:
  • Обучение с частичным привлечением учителя (англ. semi-supervised learning) — для части прецедентов задается пара «ситуация, требуемое решение», а для части — только «ситуация»
  • Трансдуктивное обучение (англ. transduction (machine learning)) — обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки
  • Многозадачное обучение (англ. multi-task learning) — одновременное обучение группе взаимосвязанных задач, для каждой из которых задаются свои пары «ситуация, требуемое решение»
  • Многовариантное обучение (англ. multiple-instance learning) — обучение, когда прецеденты могут быть объединены в группы, в каждой из которых для всех прецедентов имеется «ситуация», но только для одного из них (причем, неизвестно какого) имеется пара «ситуация, требуемое решение»
  • Бустинг (англ. boosting — улучшение) — это процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов.
  • Байесовская сеть

Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения

Типы входных данных при обучении

Типы функционалов качества

  • При обучении с учителем — функционал качества может определяться как средняя ошибка ответов. Предполагается, что искомый алгоритм должен его минимизировать. Для предотвращения переобучения в минимизируемый функционал качества часто в явном или неявном виде добавляют регуляризатор.
  • При обучении без учителя — функционалы качества могут определяться по-разному, например, как отношение средних межкластерных и внутрикластерных расстояний.
  • При обучении с подкреплением — функционалы качества определяются физической средой, показывающей качество приспособления агента.

Практические сферы применения

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности.

Машинное обучение имеет широкий спектр приложений[источник не указан 1811 дней]:

Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.

См. также

Литература

  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
  • Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
  • Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
  • Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
  • Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
  • Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
  • Флах П. Машинное обучение. — М.: ДМК Пресс, 2015. — 400 с. — ISBN 978-5-97060-273-7.
  • Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
  • Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Springer-Verlag, 2009. — 746 p. — ISBN 978-0-387-84857-0..
  • Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0-07-042807-7.
  • Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0-935382-05-4 (Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach в «Книгах Google»).
  • Vapnik V. N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. [1]
  • Bernhard Schölkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 978-0-262-19475-4 [2]
  • I. H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). — Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0-12-088407-0 [3]
  • Liang Wang, Li Cheng, Guoying Zhao. Machine Learning for Human Motion Analysis. — IGI Global, 2009. — 318 p. — ISBN 978-1-60566-900-7.

Ссылки

Функционал качества — с русского на английский

См. также в других словарях:

  • Машинное обучение — (англ. Machine Learning)  обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении… …   Википедия

  • Обучение машин — Машинное обучение (англ. Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на… …   Википедия

  • Обучение по прецедентам — Машинное обучение (англ. Machine Learning) обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на… …   Википедия

  • Линейно-квадратичное гауссовское управление — (англ. Linear quadratic Gaussian control, LQG control)  набор методов и математического аппарата теории управления для синтеза систем управления с отрицательной обратной связью для линейных систем с аддитивным гауссовским шумом. Синтез… …   Википедия

  • Линейно-квадратичный гауссовский регулятор — Линейно квадратичное гауссовское управление (англ. Linear quadratic Gaussian control, LQG control)  набор методов и математического аппарата теории управления для синтеза систем управления с отрицательной обратной связью для линейных систем с… …   Википедия

  • Алгоритмы семейства FOREL — FOREL (Формальный Элемент)  алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения. Содержание 1 Цель кластеризации 2 …   Википедия

  • Линейно-квадратичный регулятор — (англ. Linear quadratic regulator, LQR)  в теории управления один из видов оптимальных регуляторов, использующий квадратичный функционал качества. Задача, в которой динамическая система описывается линейными дифференциальными… …   Википедия

  • Обучение на примерах — (англ. Learning from Examples) вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах… …   Википедия

  • МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ — совокупность методов статистич. многомерного анализа. В зависимости от того, в какой области научн. знаний М.к. возникли и получили свое развитие, они наз. методами многомерной классификации, таксономии, кластерного анализа, группировки,… …   Российская социологическая энциклопедия

  • Обучение с учителем — (англ. Supervised learning)  один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического… …   Википедия

  • DSDM — Разработка программного обеспечения Процесс разработки ПО Шаги процесса Анализ • Проектирование • Программирование • Докумен …   Википедия


Функциональные и нефункциональные требования: спецификация и типы

Время чтения: 9 минут

Четко определенные требования — важные знаки на пути к успешному проекту. Они заключают формальное соглашение между клиентом и поставщиком, что они оба работают для достижения одной и той же цели. Высококачественные подробные требования также помогают снизить финансовые риски и обеспечить выполнение проекта в соответствии с графиком. Согласно определению Свода знаний Business Analysis, требования — это пригодное для использования представление потребности.

Создание требований — сложная задача, поскольку она включает в себя набор процессов, таких как выявление, анализ, спецификация, проверка и управление. В этой статье мы обсудим основные типы требований к программным продуктам и дадим ряд рекомендаций по их использованию.

Классификация требований

Прежде чем обсуждать, как создаются требования, давайте рассмотрим их типы.

Требования высокого уровня переходят каскадом к конкретным деталям

Бизнес-требования. Сюда входят высокоуровневые заявления о целях, задачах и потребностях.

Требования заинтересованных сторон. Также указываются потребности отдельных групп заинтересованных сторон, чтобы определить, чего они ожидают от конкретного решения.

Требования к решению. Требования к решению описывают характеристики, которыми должен обладать продукт для удовлетворения потребностей заинтересованных сторон и самого бизнеса.

  • Нефункциональные требования описывают общие характеристики системы.Они также известны как атрибуты качества .
  • Функциональные требования описывают, как продукт должен себя вести, каковы его особенности и функции.

Переходные требования. Дополнительная группа требований определяет, что требуется от организации для успешного перехода от текущего состояния к желаемому с новым продуктом.

Давайте рассмотрим функциональные и нефункциональные требования более подробно.

Функциональные требования и их спецификации

Функциональные требования — это особенности продукта или функции, которые разработчики должны реализовать, чтобы пользователи могли выполнять свои задачи.Поэтому важно прояснить их как для команды разработчиков, так и для заинтересованных сторон. Как правило, функциональные требования описывают поведение системы в определенных условиях. Например:

Функция поиска позволяет пользователю искать среди различных счетов-фактур, если они хотят кредитовать выставленный счет.

Вот еще один простой пример: Как гость, мне нужен диван, на котором я могу спать всю ночь .

Требования обычно записываются в виде текста, особенно для проектов, управляемых Agile.Однако они также могут быть визуальными. Вот наиболее распространенные форматы и документы:

  • Документ спецификации требований к программному обеспечению
  • Примеры использования
  • Истории пользователей
  • Иерархическая структура работ (WBS) (функциональная декомпозиция)
  • Прототипы
  • Модели и схемы

Документ спецификации требований к программному обеспечению

Функциональные и нефункциональные требования могут быть формализованы в документе спецификации требований (SRS) .(Чтобы узнать больше о документации по программному обеспечению, прочтите нашу статью по этой теме.) SRS содержит описания функций и возможностей, которые должен обеспечивать продукт. В документе также определены ограничения и предположения. SRS может быть единым документом, сообщающим о функциональных требованиях, или может сопровождать другую документацию по программному обеспечению, например истории пользователей и сценарии использования.

Мы не рекомендуем составлять SRS для всего решения до начала разработки, но вам следует задокументировать требования для каждой отдельной функции перед ее созданием.Получив первоначальный отзыв пользователя, вы можете обновить документ.

СГД должна включать следующие разделы:

Назначение . Определения, обзор системы и предыстория.

Общее описание. Допущения, ограничения, бизнес-правила и видение продукта.

Особые требования. Системные атрибуты, функциональные требования, требования к базе данных.

Очень важно сделать SRS доступной для чтения всем заинтересованным сторонам.Вы также должны использовать шаблоны с визуальным акцентом, чтобы структурировать информацию и помочь в ее понимании. Если у вас есть требования, хранящиеся в других форматах документов, сделайте ссылку на них, чтобы читатели могли найти необходимую информацию.

Пример: Если вы хотите увидеть настоящий документ, загрузите этот пример SRS, созданный в Университете штата Мичиган, который включает в себя все упомянутые выше пункты, а также варианты использования для иллюстрации частей продукта.

Примеры использования

Сценарии использования описывают взаимодействие между системой и внешними пользователями, которое приводит к достижению определенных целей.

Каждый вариант использования включает три основных элемента:

Актеры. Это пользователи вне системы, которые взаимодействуют с системой.

Система . Система описывается функциональными требованиями, которые определяют предполагаемое поведение продукта.

Цели . Цели взаимодействия между пользователями и системой обозначены как цели.

Есть два формата для представления вариантов использования:

  • Спецификация варианта использования структурирована в текстовом формате
  • Диаграмма вариантов использования

Спецификация варианта использования представляет последовательность событий вместе с другой информацией, относящейся к этому варианту использования. Типовой шаблон спецификации варианта использования включает следующую информацию:

  • Описание
  • Условие до и после взаимодействия
  • Базовый путь взаимодействия
  • Альтернативный путь
  • Путь исключения

Пример:

Шаблон спецификации варианта использования

Диаграмма вариантов использования не содержит много деталей.Он показывает общий обзор отношений между участниками, различными вариантами использования и системой.

Схема вариантов использования включает следующие основные элементы:

Сценарии использования. Обычно нарисованные овалами варианты использования представляют различные сценарии использования, которые субъекты могут иметь в системе ( войти в систему, совершить покупку, просмотреть предметы, и т. Д. . )

Границы системы. Границы обведены рамкой, в которой сгруппированы различные варианты использования в системе.

Актеры. Это цифры, которые отображают внешних пользователей (людей или системы), которые взаимодействуют с системой.

Ассоциации. Ассоциации нарисованы линиями, показывающими различные типы отношений между участниками и вариантами использования.

Пример:

Пример схемы использования

Истории пользователей

История пользователя — это задокументированное описание функции программного обеспечения с точки зрения конечного пользователя.Пользовательская история описывает, что именно пользователь хочет от системы. В Agile проектах пользовательские истории организованы в backlog , который представляет собой упорядоченный список функций продукта. В настоящее время пользовательские истории считаются лучшим форматом для элементов журнала.

Типичная пользовательская история записывается так:

Как <тип пользователя>, я хочу <некоторая цель>, чтобы <какая-то причина>.

Пример :

Как администратор, я хочу добавлять описания к продуктам, чтобы пользователи могли позже просматривать эти описания и сравнивать продукты.

Пользовательские истории должны сопровождаться критериями приемлемости . Это условия, которым должен удовлетворять продукт, чтобы его приняли пользователь, заинтересованные стороны или владелец продукта. У каждой пользовательской истории должен быть хотя бы один критерий приемлемости. Эффективные критерии приемки должны быть проверяемыми, краткими и полностью понятными для всех членов команды и заинтересованных сторон. Они могут быть записаны в виде контрольных списков, обычного текста или в формате Given / When / Then.

Пример:

Вот пример контрольного списка критериев приемлемости для пользовательской истории, описывающей функцию поиска:

  • Поле поиска доступно на верхней панели.
  • Поиск запускается, когда пользователь нажимает Отправить .
  • Заполнитель по умолчанию — серый текст. Введите имя .
  • Заполнитель исчезает, когда пользователь начинает печатать.
  • Язык поиска — английский.
  • Пользователь может ввести не более 200 символов.
  • Не поддерживает специальные символы. Если пользователь ввел специальный символ в поле поиска, отображается сообщение с предупреждением: Ввод поиска не может содержать специальные символы .

Наконец, все пользовательские истории должны соответствовать модели качества INVEST :

  • I — Независимый
  • N — договорная
  • В — ценный
  • E — Примерно
  • S — Малый
  • T — тестируемый

Независимый. Это означает, что вы можете запланировать и реализовать каждую пользовательскую историю отдельно.Это очень полезно, если вы внедряете процессы непрерывной интеграции.

По договоренности. Это означает, что все стороны соглашаются отдать приоритет переговорам над спецификацией. Это также означает, что детали будут постоянно создаваться во время разработки.

Ценный. История должна быть ценной для покупателя. Вы должны спросить себя с точки зрения клиента, «почему» вам нужно реализовать ту или иную функцию.

Приблизительно. Качественный пользовательский рассказ можно оценить.Это поможет составить график команды и расставить приоритеты в реализации. Чем масштабнее история, тем труднее ее оценить.

Малый. Хорошие истории пользователей обычно бывают достаточно небольшими, чтобы их можно было запланировать для коротких производственных выпусков. Небольшие истории позволяют делать более точные оценки.

Тестируемый. Если историю можно проверить, она достаточно ясна и хороша. Проверенные истории означают, что требования выполнены и готовы к использованию.

Функциональная декомпозиция или структуры декомпозиции работ (WBS)

Функциональная декомпозиция или WBS — это визуальный документ, показывающий, как сложные процессы разбиваются на более простые компоненты.WBS — это эффективный подход, позволяющий проводить независимый анализ каждой части. WBS также помогает получить полную картину проекта.

Предлагаем следующую логику функциональной декомпозиции:

  1. Найдите наиболее общую функцию.
  2. Найдите ближайшую подфункцию.
  3. Найдите следующий уровень подфункции.
  4. Проверьте свою схему.

Или процесс разложения может выглядеть так:

Функция высокого уровня -> Подфункция -> Процесс -> Действие

Функции должны быть разложены до такой степени, что части нижнего уровня не могут быть разбиты дальше.

Пример:

Пример функциональной декомпозиции

Прототипы программного обеспечения

Прототип программного обеспечения — это общий термин для различных форм результатов на ранней стадии, которые созданы для демонстрации того, как должны быть реализованы требования. Прототипы помогают восполнить пробелы в видении и позволяют заинтересованным сторонам и командам прояснить сложные области разрабатываемых продуктов. Традиционно прототипы представляют, как решение будет работать, и дают примеры того, как пользователи будут взаимодействовать с ним для выполнения своих задач.

Прототипы могут быть дешевыми и быстрыми визуальными представлениями требований ( одноразовых прототипов ) или более сложными ( эволюционных прототипов ). Последние могут даже стать ранними версиями продукта, в которых уже есть некоторые фрагменты окончательного кода. По сути, эволюционные прототипы могут даже превратиться в MVP, о которых мы рассказали в отдельной статье.

Конструкторская документация и прототипы

Требования к дизайну обычно собираются и документируются с использованием трех основных форматов, которые трансформируются один в другой:

Вайрфреймы. Каркасы — это графические структуры веб-сайта или приложения с низкой точностью. Они помогают отображать различные страницы продуктов с разделами и интерактивными элементами.

Мокапы. Когда макеты готовы, они превращаются в макеты, визуальные дизайны, которые передают внешний вид конечного продукта. В конечном итоге макеты могут стать финальным дизайном продукта.

Дизайн-прототипы. Эти документы содержат визуальные элементы и допускают некоторые взаимодействия с интерфейсом, такие как прокрутка, нажатие на ссылки или заполнение форм.Дизайнерские прототипы можно создавать с нуля, используя HTML и CSS, но большинство UX-команд используют сервисы прототипирования, такие как InVision.

Пример:

Чтобы узнать больше о том, как обрабатываются процессы проектирования UX, ознакомьтесь с нашим примером создания решения для управления поездками для Cornerstone, корпоративного поставщика SaaS, в котором мы использовали все три типа требований к дизайну.

Нефункциональные требования

Нефункциональные требования описывают, как система должна вести себя, и устанавливают ограничения ее функциональности.Этот тип требований также известен как системные атрибуты качества .

Давайте внимательно рассмотрим типичные нефункциональные требования.

Удобство использования

Удобство использования определяет, насколько сложно пользователю изучить систему и работать с ней. Юзабилити можно оценить с разных точек зрения:

Эффективность использования: среднее время, необходимое для достижения целей пользователя, сколько задач пользователь может выполнить без какой-либо помощи, количество транзакций, выполненных без ошибок и т. Д.

Интуитивность: насколько просто понять интерфейс, кнопки, заголовки и т. Д.

Низкая воспринимаемая рабочая нагрузка: , сколько попыток требуется пользователям для выполнения определенной задачи.

Пример: Требования к удобству использования могут учитывать языковые барьеры и задачи локализации: Люди, не знающие французского, должны иметь возможность использовать продукт . Или вы можете установить требования доступности: Пользователи клавиатуры, которые перемещаются по веб-сайту с помощью , должны иметь возможность дотянуться до кнопки «Добавить в корзину» на странице продукта за 15 кликов.

Безопасность

Требования безопасности обеспечивают защиту программного обеспечения от несанкционированного доступа к системе и хранимым в ней данным. Он учитывает разные уровни авторизации и аутентификации для разных ролей пользователей. Например, конфиденциальности данных — это характеристика безопасности, которая описывает, кто может создавать, просматривать, копировать, изменять или удалять информацию. Безопасность также включает защиту от вирусов и вредоносных программ.

Пример: A Права доступа для конкретной системной информации могут быть изменены только администратором данных системы.

Надежность

Надежность определяет, насколько вероятно, что программное обеспечение будет работать без сбоев в течение заданного периода времени. Надежность снижается из-за ошибок в коде, сбоев оборудования или проблем с другими компонентами системы. Чтобы измерить надежность программного обеспечения, вы можете подсчитать процент правильно выполненных операций или отследить средний период времени, в течение которого система работает до отказа.

Пример: Процесс обновления базы данных должен откатить все связанные обновления в случае сбоя любого обновления.

Производительность

Производительность — это атрибут качества, который описывает реакцию системы на различные взаимодействия пользователя с ней. Низкая производительность приводит к негативному восприятию пользователями. Это также ставит под угрозу безопасность системы, когда она перегружена.

Пример: Время загрузки главной страницы должно быть не более 2 секунд для пользователей, которые получают доступ к веб-сайту через мобильное соединение LTE.

Наличие

Доступность определяется периодом времени, в течение которого функции и услуги системы доступны для использования во всех операциях.Таким образом, плановые периоды технического обслуживания напрямую влияют на этот параметр. И важно определить, как минимизировать влияние технического обслуживания. При написании требований к доступности команда должна определить наиболее важные компоненты системы, которые должны быть доступны в любое время. Также следует подготовить уведомления пользователей на случай, если система или одна из ее частей станут недоступны.

Пример: Развертывание нового модуля не должно повлиять на доступность первой страницы, страниц продуктов и страниц проверки и не должно занимать больше часа.Остальные страницы, на которых могут возникнуть проблемы, должны отображать уведомление с таймером, показывающим, когда система снова будет работать.

Масштабируемость

Требования к масштабируемости описывают, как система должна расти без отрицательного влияния на ее производительность. Это означает обслуживание большего числа пользователей, обработку большего количества данных и выполнение большего числа транзакций. Масштабируемость имеет значение как для оборудования, так и для программного обеспечения. Например, вы можете повысить масштабируемость, добавив память, серверы или дисковое пространство.С другой стороны, вы можете сжимать данные, использовать алгоритмы оптимизации и т. Д.

Пример: Лимит посещаемости веб-сайта должен быть достаточно масштабируемым, чтобы поддерживать 200 000 пользователей одновременно.

Заключительные слова

Все программные проекты включают информационные границы, описывающие цели продукта и проекта. Эти границы указаны в требованиях и спецификациях проекта. Ценность создания спецификаций требований к программному обеспечению заключается в оптимизации процесса разработки.Спецификации требований к программному обеспечению отвечают на все вопросы разработчика о продукте, необходимые для начала работы. Функциональная спецификация утверждается клиентом и гарантирует, что разработчики строят то, что хочет заказчик.

.

Функциональные требования и нефункциональные требования: ключевые различия

  • Home
  • Тестирование

      • Назад
      • Agile-тестирование
      • BugZilla
      • Cucumber
      • 9000 J2 9000 Testing
      • 9000 J2
        • Назад
        • JUnit
        • LoadRunner
        • Ручное тестирование
        • Мобильное тестирование
        • Mantis
        • Почтальон
        • QTP
        • Назад
        • Центр качества
        • 0003000300030003 SoapUI
        • Управление тестированием
        • TestLink
    • SAP

        • Назад
        • ABAP
        • APO
        • Начинающий
        • Basis
        • BODS
        • BI
        • BPC
        • CO
        • Назад
        • CRM
        • CRM
        • Crystal Reports
        • Crystal Reports
        • QM
        • Заработная плата
        • Назад
        • PI / PO
        • PP
        • SD
        • SAPUI5
        • Безопасность
        • Solution Manager
        • Success Webfactors
        • SAP 9272000
        • 000 9272000 00040003 SAP Tutorials 000
        • Назад
        • Apache
        • AngularJS
        • ASP.Net
        • C
        • C #
        • C ++
        • CodeIgniter
        • СУБД
        • JavaScript
        • Назад
        • Java
        • JSP
        • Kotlin
        • Linux
        • Linux
        • Kotlin
        • Linux
        • js
        • Perl
        • Назад
        • PHP
        • PL / SQL
        • PostgreSQL
        • Python
        • ReactJS
        • Ruby & Rails
        • Scala
        • SQL
        • 000
        • SQL
        • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
        • UML
        • VB.Net
        • VBScript
        • Веб-службы
        • WPF
    • Обязательно учите!

        • Назад
        • Бухгалтерский учет
        • Алгоритмы
        • Android
        • Блокчейн
        • Business Analyst
        • Создание веб-сайта
        • CCNA
        • Облачные вычисления
        • 00030003 COBOL
            9000 Compiler
              9000 Встроенные системы
            • 00030003 9000 Compiler 9000
            • Ethical Hacking
            • Учебные пособия по Excel
            • Программирование на Go
            • IoT
            • ITIL
            • Jenkins
            • MIS
            • Сети
            • Операционная система
            • 00030003
            • Назад
            • Управление проектами Обзоры
            • Salesforce
            • SEO
            • Разработка программного обеспечения
            • VB A
        • Big Data

            • Назад
            • AWS
            • BigData
            • Cassandra
            • Cognos
            • Хранилище данных
            • 00030003
            • HBOps
            • 0003
            • HBOps
            • 0003
            • MicroStrategy
        .

        Полное руководство с типами и примерами

        Углубленное руководство по функциональному тестированию с типами, методами и примерами:

        Что такое функциональное тестирование?

        Функциональное тестирование — это своего рода тестирование черного ящика, которое выполняется для подтверждения того, что функциональные возможности приложения или системы работают должным образом.

        Это делается для проверки всех функциональных возможностей приложения.

        СПИСОК учебных пособий, включенных в эту серию:

        Учебник № 1: Что такое функциональное тестирование (это руководство)
        Учебное пособие № 2: Учебное пособие Вопросы для интервью
        # 3:
        Лучшие инструменты тестирования функциональной автоматизации
        Учебное пособие № 4: Что такое нефункциональное тестирование?
        Учебное пособие № 5: Различия между модульным, функциональным и интеграционным тестированием
        Учебное пособие № 6 : Почему функциональное тестирование и тестирование производительности следует проводить одновременно

        Инструменты:

        Учебное пособие № 7: Автоматизация функционального тестирования с Ranorex Studio
        Учебное пособие № 8: Функциональный инструмент UFT Новые возможности
        Учебное пособие № 9: Кроссбраузерная функциональная автоматизация с использованием Parrot QA Tool
        Учебное пособие № 10: Учебное пособие по Jubula Open Source Tool для тестирования функциональности


        Введение в функциональное тестирование

        Должно быть что-то, что определяет, что является приемлемым поведением, а что нет.

        Это указано в функциональной спецификации или спецификации требований. Это документ, который описывает, что пользователю разрешено делать, чтобы он мог определить соответствие приложения или системы ему. Кроме того, иногда это также может повлечь за собой проверку реальных сценариев деловой стороны.

        Следовательно, тестирование функциональности может быть выполнено с помощью двумя популярными методами :

        • Тестирование на основе требований: Содержит все функциональные спецификации, которые составляют основу для всех тестов, которые будут проводиться.
        • Тестирование на основе бизнес-сценариев: Содержит информацию о том, как система будет восприниматься с точки зрения бизнес-процесса.

        Тестирование и обеспечение качества — огромная часть процесса SDLC. Как тестировщик, мы должны знать обо всех типах тестирования, даже если мы не участвуем в них напрямую ежедневно.

        Поскольку тестирование — это океан, его масштабы действительно огромны, и у нас есть опытные тестировщики, которые проводят различные виды тестирования.Скорее всего, все мы должны быть знакомы с большинством концепций, но не помешает организовать все это здесь.


        Рекомендуемый поставщик услуг функционального тестирования

        # 1) QASource

        Основные услуги: Автоматическое тестирование, ручное тестирование, тестирование API, Mobile QA, тестирование безопасности, тестирование производительности, анализ QA и тестирование Salesforce.

        Вердикт: QA Source уделяет особое внимание обеспечению доставки в установленные сроки.Он предлагает индивидуальные услуги. Он может предоставлять все виды услуг по обеспечению качества организациям любого размера. Эти услуги сразу же масштабируются, эффективны и действенны.

        => Посетите веб-сайт QASource


        Типы функционального тестирования

        Функциональное тестирование имеет много категорий, и их можно использовать в зависимости от сценария.

        Наиболее известные типы кратко описаны ниже:

        Модульное тестирование:

        Модульное тестирование обычно выполняется разработчиком, который пишет разные единицы кода, которые могут быть связаны или не связаны для достижения определенной функциональности.Его это обычно влечет за собой написание модульных тестов, которые будут вызывать методы в каждом модуле и проверять их, когда передаются требуемые параметры, а возвращаемое значение соответствует ожидаемому.

        Покрытие кода является важной частью модульного тестирования, где должны существовать тестовые примеры, чтобы покрыть следующие три:

        i) Покрытие строки
        ii) Покрытие кодового пути
        iii) Покрытие метода

        Тестирование работоспособности: Тестирование того, что выполняется для обеспечения правильной работы всех основных и жизненно важных функций приложения / системы.Обычно это делается после дымового теста.

        Smoke Testing: Тестирование, которое проводится после выпуска каждой сборки для проверки стабильности сборки. Это также называется проверочным тестированием сборки.

        Регрессионные тесты: Тестирование проводится для того, чтобы убедиться, что добавление нового кода, улучшений, исправление ошибок не нарушает существующую функциональность или не вызывает нестабильность и все еще работает в соответствии со спецификациями.

        Регрессионные тесты не должны быть такими обширными, как фактические функциональные тесты, но должны гарантировать только объем покрытия, подтверждающий стабильность функциональности.

        Интеграционные тесты: Когда система полагается на несколько функциональных модулей, которые могут работать идеально по отдельности, но должны работать согласованно, когда объединены вместе для достижения сквозного сценария, проверка таких сценариев называется интеграционным тестированием.

        Бета-тестирование / юзабилити-тестирование: Продукт знакомится с фактическим клиентом в производственной среде, например, в среде, и они тестируют продукт. На этом основывается комфорт пользователя и учитывается обратная связь.Это похоже на приемочное тестирование пользователей.

        Давайте представим это в виде простой блок-схемы:

        Тестирование функциональной системы:

        компоненты интегрированы.

        Сквозное тестирование выполняется для проверки функциональности продукта. Это тестирование выполняется только после завершения тестирования системной интеграции, включая функциональные и нефункциональные требования.

        => Разница между модульным, функциональным и интеграционным тестированием

        Процесс

        Этот процесс тестирования состоит из трех основных этапов:

        Подход, методы и примеры

        Функциональное или поведенческое тестирование генерирует выходные данные на основе заданных входных данных и определяет, правильно ли работает Система в соответствии со спецификациями.

        Следовательно, графическое представление будет выглядеть, как показано ниже:

        Критерии входа / выхода

        Критерии входа:
        • Документ технических требований определен и утвержден.
        • Тестовые наборы подготовлены.
        • Тестовые данные созданы.
        • Среда для тестирования готова, все необходимые инструменты доступны и готовы.
        • Полное или частичное приложение разработано, модульно протестировано и готово к тестированию.
        Критерии выхода:
        • Выполнение всех функциональных тестовых сценариев завершено.
        • Нет критических или открытых ошибок P1, P2.
        • Зарегистрированные ошибки подтверждены.

        Участвующие шаги

        Различные шаги, задействованные в этом тестировании, упомянуты ниже:

        • Самым первым задействованным шагом является определение функциональности продукта, который необходимо протестировать, и он включает в себя тестирование основных функций, ошибку состояние и сообщения, тестирование удобства использования, т. е. является ли продукт удобным для пользователя или нет, и т. д.
        • Следующим шагом является создание входных данных для функциональности, которая будет протестирована в соответствии со спецификацией требований.
        • Позже, из спецификации требований, определяется результат для тестируемой функциональности.
        • Выполняются подготовленные тестовые примеры.
        • Фактический результат, то есть результат после выполнения тестового примера, и ожидаемый результат (определенный из спецификации требований) сравниваются, чтобы определить, работает ли функциональность должным образом или нет.

        Подход

        Различные типы сценариев можно придумать и создать в форме «тестовых примеров».Как QA-специалисты, все мы знаем, как выглядит скелет тестового примера.

        В основном он состоит из четырех частей:

        • Сводка теста
        • Предварительные требования
        • Шаги теста и
        • Ожидаемые результаты.

        Пытаться создать любой тест не только невозможно, но и требует много времени и средств.

        Обычно мы хотим выявить максимальное количество ошибок без каких-либо выходов с помощью существующих тестов. Таким образом, QA необходимо использовать методы оптимизации и разработать стратегию подхода к тестированию.

        Поясним это на примере .

        Примеры использования функционального тестирования:

        Возьмите онлайн-портал HRMS, где сотрудник входит в систему, используя свою учетную запись и пароль. На странице входа есть два текстовых поля для имени пользователя и пароля и две кнопки: «Вход» и «Отмена». Успешный вход в систему переводит пользователя на домашнюю страницу HRMS, а отмена отменяет вход.

        Технические характеристики приведены ниже:

        # 1) Поле идентификатора пользователя занимает минимум 6 символов, максимум 10 символов, цифры (0-9), буквы (az, Az), специальные символы (разрешены только подчеркивание, точка и дефис), и его нельзя оставлять пустым.Идентификатор пользователя должен начинаться с символа или цифры, а не со специальных символов.

        # 2) Поле пароля содержит минимум 6 символов, максимум 8 символов, цифры (0-9), буквы (a-z, A-Z), специальные символы (все) и не может быть пустым.

        Базовый подход к тестированию этого сценария можно разделить на две большие категории:

        1. Положительное тестирование и
        2. Отрицательное тестирование

        Конечно, каждая из этих категорий имеет свой подраздел тестов, которые будут осуществляться.

        Положительные тесты — это успешные тесты, которые проводятся для того, чтобы убедиться, что продукт соответствует, по крайней мере, основным требованиям, которые жизненно важны для использования заказчиком.

        Отрицательные сценарии гарантируют, что продукт ведет себя должным образом, даже когда он подвергается неожиданным данным.

        Предлагаемое чтение => Что такое отрицательное тестирование и как писать отрицательные тестовые примеры

        Теперь позвольте мне попытаться структурировать методы тестирования, используя приведенную ниже блок-схему.Мы подробно рассмотрим каждый из этих тестов.

        Методы функционального тестирования

        # 1) Тесты на основе конечного пользователя / системы

        Тестируемая система может иметь много компонентов, которые при соединении вместе достигают пользовательского сценария.

        В примере сценарий клиента будет включать такие задачи, как загрузка приложения HRMS, ввод правильных учетных данных, переход на домашнюю страницу, выполнение некоторых действий и выход из системы. Этот конкретный поток должен работать без ошибок для базового бизнес-сценария.

        Ниже приведены некоторые примеры:

        Это базовый пример того, как создаются тестовые наборы для ситуаций. Приведенный выше формат будет применяться и ко всем нижеприведенным тестам. Ради сильного концептуального обоснования я провел лишь несколько простых тестов сверху и снизу.

        # 2) Тесты эквивалентности

        При разделении по эквивалентности тестовые данные разделяются на различные разделы, называемые классами данных эквивалентности. Данные в каждом разделе должны вести себя одинаково, поэтому нужно проверять только одно условие.Точно так же, если одно условие в разделе не работает, все остальные не будут работать.

        В примере в приведенном выше сценарии поле идентификатора пользователя может содержать не более 10 символов, поэтому ввод данных> 10 должен вести себя точно так же.

        # 3) Тесты граничных значений

        Граничные тесты подразумевают ограничения данных для приложения и проверяют его поведение.

        Таким образом, если входные данные выходят за граничные значения, это считается отрицательным тестом.Таким образом, для пользователя устанавливается минимум 6 символов. Тесты, написанные для идентификатора пользователя <6 символов, являются тестами анализа границ.

        # 4) Тесты, основанные на решениях

        Тесты, основанные на решениях, сосредоточены вокруг идеологии возможных результатов системы при выполнении определенного условия.

        В приведенном выше сценарии могут быть немедленно получены следующие тесты, основанные на принятии решений:

        1. Если введены неправильные учетные данные, он должен указать это пользователю и перезагрузить страницу входа.
        2. Если пользователь вводит правильные учетные данные, он должен перейти к следующему пользовательскому интерфейсу.
        3. Если пользователь вводит правильные учетные данные, но желает отменить вход, он не должен переводить пользователя в следующий пользовательский интерфейс и перезагружать страницу входа.
        # 5) Тесты альтернативного потока

        Тесты альтернативного пути запускаются для проверки всех возможных способов, которые существуют, кроме основного потока, для выполнения функции.

        # 6) Специальные тесты

        Когда большинство ошибок обнаруживается с помощью вышеуказанных методов, специальные тесты — отличный способ выявить любые несоответствия, которые не наблюдались ранее.Они выполняются с намерением взломать систему и посмотреть, правильно ли она отреагирует.

        Для примера пример тестового случая будет:

        • Пользователь вошел в систему, но администратор удаляет учетную запись пользователя, пока он выполняет некоторые операции. Было бы интересно посмотреть, как приложение с этим справляется.

        Функциональное и нефункциональное тестирование:

        Нефункциональные тесты фокусируются на качестве приложения / системы в целом.Следовательно, он пытается определить, насколько хорошо система работает в соответствии с требованиями заказчика, в отличие от функции, которую она выполняет.

        => Читайте точную разницу здесь

        Автоматизация функционального тестирования

        Можем ли мы автоматизировать функциональные тесты?

        С помощью автоматизации можно уменьшить ручные усилия, сэкономить время, избежать проскальзывания ошибок и повысить эффективность.

        Однако невозможно автоматизировать все и вся.Это тестирование можно автоматизировать, но пользователю необходимо разработать тестовые примеры для автоматизации. Важно найти правильные тестовые примеры для автоматизации вместе с подходящим инструментом.

        Автоматизация функциональных примеров может иметь недостатки, например, если количество тестовых примеров намного больше и они снова и снова регрессируют (что необходимо делать), тогда разработчик может столкнуться с проблемой фиксации изменений в коде.

        Часто при выполнении анализа устранения дефектов основной и постоянной причиной ухода кажется недостаточное покрытие тестами в конкретной функции.

        Опять же, есть несколько причин, по которым это может произойти, например, отсутствие среды, нехватка тестировщиков, слишком много предоставляемых функций, меньше времени для покрытия всех аспектов тестирования, а иногда и просто игнорирование этого.

        Хотя специализированные группы тестирования могут проводить подробное тестирование в каждом спринте или каждом цикле тестирования, дефекты будут существовать всегда, и всегда будут дефекты, которые могут быть пропущены. Это одна из основополагающих потребностей в автоматизации тестирования, благодаря чему достигается заметное повышение эффективности всего процесса тестирования и покрытия тестовых примеров.

        Хотя автоматическое тестирование никогда не может заменить ручное тестирование, идеальное сочетание этих двух критериев окажется жизненно важным для достижения желаемого качества программных проектов.

        Соображения по автоматизации:

        # 1) Выберите правильный инструмент автоматизации: На рынке доступно несколько инструментов, выбор инструмента автоматизации — действительно сложная задача! Однако вы можете составить список требований, на основе которых вы сможете выбрать, какой инструмент автоматизации использовать.

        Некоторые основные аспекты, о которых следует подумать, включают:

        • Выберите инструмент, который будет легко использовать всем QA-членам команды, если они еще не обладают необходимыми навыками.
        • Инструмент можно использовать в разных средах. Для Пример : Можно ли создавать сценарии на одной платформе ОС и запускать на другой? Вам нужна автоматизация интерфейса командной строки, автоматизация пользовательского интерфейса, автоматизация мобильных приложений или все остальное?
        • Инструмент должен иметь все необходимые вам функции.Для . Пример : Если некоторые тестировщики плохо разбираются в языке сценариев, инструмент должен иметь функцию записи и воспроизведения, а затем поддерживать преобразование записанного сценария в нужный язык сценариев. Точно так же, если вам также нужен инструмент для поддержки автоматических тестов сборки, конкретных отчетов и ведения журнала, то он также должен уметь это делать.
        • Инструмент должен поддерживать возможность повторного использования тестовых примеров в случае изменений пользовательского интерфейса.

        Инструменты автоматизации : Для функциональной автоматизации доступно довольно много инструментов.Selenium, вероятно, является горячим фаворитом, но есть и другие инструменты с открытым исходным кодом, такие как Sahi, Watir, Robotium, AutoIt и т. Д.

        На рынке доступно несколько инструментов автоматизации тестирования. Но выбор подходящего инструмента очень важен для организации. Это может зависеть от требований, простота использования и стоимость играет здесь важную роль.

        Ниже приведены некоторые из лучших инструментов функционального тестирования:

        • QASource для сервисов функционального тестирования
        • Selenium
        • QTP
        • Junit
        • Loadrunner
        • SoapUI
        • TestComplete

        => Проверить это завершено список лучших функциональных инструментов автоматизации

        # 2) Выберите правильные тестовые примеры для автоматизации: Если вы хотите получить максимальную отдачу от автоматизации, то жизненно важно хорошо понимать, какие тесты вы выбираете для автоматизации .Если есть тесты, требующие некоторой настройки, а также включения и выключения конфигурации во время выполнения теста, то их лучше не автоматизировать.

        Таким образом, вы можете автоматизировать тесты, которые:

        • необходимо запускать повторно.
        • Запуск с разными типами данных.
        • Некоторые тестовые примеры P1, P2 требуют много усилий и времени.
        • Тесты, подверженные ошибкам.
        • Набор тестов, которые необходимо запускать в разных средах, браузерах и т. Д.

        # 3) Выделенная группа автоматизации : Это, вероятно, упускается из виду в большинстве организаций, и автоматизация возлагается на всех членов группы QA.

        У каждого члена команды разный уровень опыта, навыки, уровни интересов, пропускная способность для поддержки автоматизации и т. Д. Некоторые люди, возможно, лучше умеют выполнять ручные тесты, в то время как другие могут знать сценарии и инструменты автоматизации.

        В подобных ситуациях рекомендуется провести анализ всех членов команды и выделить некоторых из них только для автоматизации.

        Автоматизация требует времени, усилий, знаний и специальной команды, которая поможет достичь требуемых результатов вместо того, чтобы перегружать всех членов команды как ручным, так и автоматическим тестированием.

        # 4) Тесты, управляемые данными: Автоматизированные тестовые случаи, требующие нескольких наборов данных, должны быть хорошо написаны, чтобы их можно было повторно использовать. Данные могут быть записаны в таких источниках, как текст или файл свойств, файлы XML, или считаны из базы данных.

        Независимо от источника данных, создание хорошо структурированных данных автоматизации упрощает обслуживание инфраструктуры и позволяет использовать существующие сценарии тестирования в полной мере.

        # 5) Изменения пользовательского интерфейса не должны нарушать тесты: Тестовые примеры, которые вы создаете с помощью выбранного инструмента, должны иметь возможность обрабатывать потенциальные изменения пользовательского интерфейса.Например, более ранние версии selenium использовали местоположение для идентификации элементов страницы.

        Следовательно, если пользовательский интерфейс изменится, эти элементы больше не будут обнаружены в этих местах и, в свою очередь, приведут к массовому отказу от тестов.

        Таким образом, важно заранее понять недостатки инструмента и разработать тестовые примеры так, чтобы в случае изменения пользовательского интерфейса вносились минимальные изменения.

        # 6) Частое тестирование: После того, как у вас будет готов базовый сегмент автоматизированного тестирования, запланируйте более частое выполнение этого сегмента.Это имеет двустороннее преимущество: во-первых, вы можете улучшить структуру автоматизации и сделать ее более надежной, а во-вторых, вы обнаружите больше ошибок в процессе.

        Преимущества

        Ниже перечислены различные преимущества функционального тестирования:

        • Это тестирование воспроизводит или является точной копией реальной системы, то есть репликой того, что представляет собой продукт в реальной среде. Тестирование сосредоточено на технических характеристиках в соответствии с потребностями клиента i.е. Технические характеристики системы, операционная система, браузеры и т. Д.
        • Он не работает ни при каких условиях «если и но» или на каких-либо предположениях о структуре системы.
        • Это тестирование гарантирует получение высококачественного продукта, отвечающего требованиям заказчика, и уверенность в том, что заказчик удовлетворен конечными результатами.
        • Это гарантирует доставку продукта без ошибок, в котором есть все функции, работающие в соответствии с требованиями заказчика.
        • Тестирование на основе рисков проводится для снижения вероятности любого вида риска в продукте.

        Ограничения

        Это тестирование проводится для того, чтобы убедиться, что продукт работает так, как ожидалось, и что все требования выполнены, и что продукт в точности соответствует требованиям заказчика.

        Тем не менее, он не учитывает другие факторы, такие как производительность продукта, то есть скорость отклика, время выполнения и т. Д., Которые важны и очень необходимы для участия в тестировании перед выпуском продукта.

        Недостатки

        • Есть много шансов выполнить избыточное тестирование.
        • Логические ошибки можно упустить в продукте.
        • Это тестирование основано на требовании. Если в случае, если требование не является полным, сложным или неясным, выполнение этого тестирования в таком сценарии становится трудным и может занять много времени.

        Следовательно, для получения качественного продукта необходимы оба этих типа испытаний.

        Заключение

        В этом руководстве всесторонне обсуждено все, что вам нужно знать о функциональном тестировании, с самого начала.

        Функциональное тестирование — один из важных процессов тестирования, так как оно проверяет функциональность продукта, которая является наиболее востребованной и действительно важным аспектом любого продукта или приложения.

        Об авторе: Санджай Залавадиа — вице-президент по обслуживанию клиентов Zephyr, обладает более чем 15-летним опытом руководства в сфере ИТ и услуг технической поддержки.

        Я надеюсь, что некоторые из предложенных нами методов пригодятся всем читателям.Сообщите нам свои мысли в комментариях ниже.

        .

        Что такое нефункциональное требование? Типы и примеры

        • Home
        • Testing

            • Back
            • Agile Testing
            • BugZilla
            • Cucumber
            • Database Testing
            • ETL Testing
            • 000 000 Jmeter 000 Jmeter Backing 000 Jmeter
            • LoadRunner
            • Ручное тестирование
            • Мобильное тестирование
            • Mantis
            • Почтальон
            • QTP
            • Назад
            • Центр качества (ALM)
            • RPA
            • SAP Testing
            • 000
            • RPA
            • 0003 SAP Testing Management
            • So0004 TestLink
        • SAP

            • Назад
            • ABAP
            • APO 9000 4
            • Начинающий
            • Basis
            • BODS
            • BI
            • BPC
            • CO
            • Назад
            • CRM
            • Crystal Reports
            • FICO
            • HANA
            • MM
              • Назад
              • PI / PO
              • PP
              • SD
              • SAPUI5
              • Безопасность
              • Менеджер решений
              • Successfactors
              • SAP Tutorials
            Назад
          • Web

            • Web
            • Интернет AngularJS

            • ASP.Net
            • C
            • C #
            • C ++
            • CodeIgniter
            • СУБД
            • JavaScript
            • Назад
            • Java
            • JSP
            • Kotlin
            • Linux
            • Linux
            • Kotlin
            • Linux
            • js
            • Perl
            • Назад
            • PHP
            • PL / SQL
            • PostgreSQL
            • Python
            • ReactJS
            • Ruby & Rails
            • Scala
            • SQL
            • 000
            • SQL
            • 000 0003 SQL 000 0003 SQL 000
            • UML
            • VB.Net
            • VBScript
            • Веб-службы
            • WPF
        • Обязательно учите!

            • Назад
            • Бухгалтерский учет
            • Алгоритмы
            • Android
            • Блокчейн
            • Business Analyst
            • Создание веб-сайта
            • CCNA
            • Облачные вычисления
            • 00030003 COBOL
                9000 Compiler
                  9000 Встроенные системы
                • 00030003 9000 Compiler 9000
                • Ethical Hacking
                • Учебные пособия по Excel
                • Программирование на Go
                • IoT
                • ITIL
                • Jenkins
                • MIS
                • Сети
                • Операционная система
                • 00030003
                • Назад
                • Управление проектами Обзоры
                • Salesforce
                • SEO
                • Разработка программного обеспечения
                • VB A
            • Big Data

                • Назад
                • AWS
                • BigData
                • Cassandra
                • Cognos
                • Хранилище данных
                • 0003
                • HBOps
                • 0003
                • HBOps
                • 0003
                • MicroStrategy
            .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa