Səhvlərin aradan qaldırılmasından proqnozlaşdırıcı analitikaya qədər: Maşın Öyrənməsinin (ML) proqram mühəndisləri üçün oyunu necə dəyişə bilər

    Maşın öyrənməsi sağlamlıq, nəqliyyat və logistika, maliyyə, marketinq və bir çox başqa sahələrdə getdikcə daha çox əhəmiyyət kəsb edir. Bu, son illərdə həyatı asanlaşdıran "oyun dəyişdirici", yəni növbəti dönüş nöqtəsi olmuşdur. Proqram mühəndisləri tərəfindən qurulmuş bir alət təbii olaraq, həmçinin proqram mühəndisləri üçün də nəzərdə tutulmuşdur. Təəssüf ki, maşın öyrənməsinin proqram mühəndisliyində tətbiqləri geniş şəkildə araşdırılmamışdır, ən azı gündəlik həyatımızda deyil.

    Aşağıda ML texnikaları ilə avtomatlaşdırıla bilən ən çox vaxt aparan mühəndislik işləri verilmişdir.

1. Proqram təminatı testi:
Test nümunəsinin yaradılması. ML alqoritmləri kodu təhlil edərək və kodun yüksək riskli hissələrini əhatə edərək avtomatik sınaq ssenariləri (keysləri) yarada bilər. Bu, test nümunələrinin əl ilə yaradılması üçün tələb olunan vaxtı və səyi azaldır. O, həmçinin səhvlərə səbəb olma ehtimalına əsaslanaraq sınaq hallarını prioritetləşdirir, beləliklə, onlar sınaq mərhələsində erkən düzəldilir.

    Test nəticələrinin təhlili. ML alqoritmləri potensial problemlərin nümunələrini müəyyən etmək üçün test nəticələrini təhlil edə bilər. Nəticələri təhlil edərək, alqoritm kodun əlavə sınaq və ya araşdırma tələb edən sahələrini müəyyən edə bilər.

    Qüsurların proqnozu. ML alqoritmləri əvvəlki sınaq dövrlərindən alınan məlumatları təhlil edərək proqram qüsurlarını proqnozlaşdıra bilər. Alqoritm potensial qüsurları göstərən nümunələri müəyyən edir və tərtibatçılara kodun həmin sahələrini araşdırmaq üçün xəbərdarlıq edir.

    Test mühitinin optimallaşdırılması. ML alqoritmləri testləri mümkün olan ən səmərəli şəkildə həyata keçirərək test mühitini optimallaşdıra bilər. Onlar ən uyğun aparat və proqram təminatı konfiqurasiyalarını müəyyən edir və müvafiq olaraq optimallaşdırırlar.

2. Kod Analizi: ML texnikaları həmçinin səhvləri və ya potensial problemləri müəyyən etmək üçün kodun araşdırılmasını nəzərdə tutan kod təhlilinə də tətbiq oluna bilər. Daha sonra bu məlumat kodu optimallaşdırmaq və performansını artırmaq üçün istifadə edilə bilər.

3. Proqram Təminatının Dəstəklənməsi: ML texnikaları mövcud proqram təminatı haqqında istifadəçi rəyini təhlil etmək və səhvləri aradan qaldırmaq və ya yeni funksiyalar əlavə etməklə proqram təminatının təkmilləşdirilə biləcəyi sahələri müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilər. Bu məlumat inkişaf səylərinin prioritetləşdirilməsində və proqram təminatının funksionallığının təkmilləşdirilməsində faydalı ola bilər.

    Bu, ML texnikalarının tətbiqi ilə əldə edilə biləcək şeylərin yalnız kiçik bir hissəsidir. Onlar proqram tərtibatçılarına təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırmağa, böyük həcmdə məlumatları təhlil etməyə və inkişaf prosesini optimallaşdırmağa imkan verir. Texnologiya bütün sahələrdə daim inkişaf etdikcə, biz hər gün proqram mühəndisliyində maşın öyrənməsinin maraqlı yeni tətbiqlərini görə bilərik.

Müəllif: Aygün Zərbəliyeva