論文の概要: Machine Learning Techniques for Software Quality Assurance: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14056v1
- Date: Thu, 29 Apr 2021 00:37:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-30 12:53:21.581919
- Title: Machine Learning Techniques for Software Quality Assurance: A Survey
- Title（参考訳）: ソフトウェア品質保証のための機械学習技術:調査
- Authors: Safa Omri and Carsten Sinz
- Abstract要約: 我々は,障害予測とテストケース優先順位付けの両方における様々なアプローチについて考察する。
近年,障害予測のためのディープラーニングアルゴリズムは,プログラムのセマンティクスと障害予測機能とのギャップを埋めるのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Over the last years, machine learning techniques have been applied to more
and more application domains, including software engineering and, especially,
software quality assurance. Important application domains have been, e.g.,
software defect prediction or test case selection and prioritization. The
ability to predict which components in a large software system are most likely
to contain the largest numbers of faults in the next release helps to better
manage projects, including early estimation of possible release delays, and
affordably guide corrective actions to improve the quality of the software.
However, developing robust fault prediction models is a challenging task and
many techniques have been proposed in the literature. Closely related to
estimating defect-prone parts of a software system is the question of how to
select and prioritize test cases, and indeed test case prioritization has been
extensively researched as a means for reducing the time taken to discover
regressions in software. In this survey, we discuss various approaches in both
fault prediction and test case prioritization, also explaining how in recent
studies deep learning algorithms for fault prediction help to bridge the gap
between programs' semantics and fault prediction features. We also review
recently proposed machine learning methods for test case prioritization (TCP),
and their ability to reduce the cost of regression testing without negatively
affecting fault detection capabilities.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、ソフトウェアエンジニアリング、特にソフトウェア品質保証を含む、より多くのアプリケーションドメインに機械学習技術が適用されてきた。
重要なアプリケーションドメインは、例えばソフトウェア欠陥予測やテストケースの選択と優先順位付けなどである。
大規模なソフトウェアシステムのどのコンポーネントが次のリリースで最大の障害を含んでいるかを予測する能力は、リリース遅延の早期推定や、ソフトウェアの品質を改善するための修正アクションのガイドなど、プロジェクトの管理に役立ちます。
しかし,頑健な故障予測モデルの開発は困難な課題であり,多くの手法が文献に提案されている。
ソフトウェアシステムの欠陥が発生しやすい部分の見積もりと密接な関係は、テストケースの選択と優先順位付けの方法の問題であり、実際にテストケースの優先順位付けは、ソフトウェアの回帰を見つけるのに要する時間を減らす手段として広く研究されてきた。
本稿では,障害予測とテストケース優先順位付けの両面での様々なアプローチについて論じるとともに,近年の深層学習アルゴリズムが,プログラムのセマンティクスと障害予測機能のギャップを埋めるのにどのように役立つかを説明する。
また、最近提案したテストケース優先化(TCP)の機械学習手法と、障害検出機能に悪影響を及ぼすことなく回帰テストのコストを削減できる機能についても検討した。
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