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Il libro rivisita il test di regressione alla luce dei test del sistema operativo di Internet delle cose. Il libro esplora i concetti di Machine Learning applicati ai dati generici del test di regressione. Il libro è rivolto agli appassionati di Ingegneria del Software, agli Architetti di test che vogliono esplorare l'applicazione dei concetti di Machine Learning ai test. Come caso di studio, per dimostrare il test dell'Internet of Things Operating System uno dei sistemi operativi viene preso come caso di studio. Le suite di test di regressione sono scritte da zero e reingegnerizzate…mehr

Produktbeschreibung
Il libro rivisita il test di regressione alla luce dei test del sistema operativo di Internet delle cose. Il libro esplora i concetti di Machine Learning applicati ai dati generici del test di regressione. Il libro è rivolto agli appassionati di Ingegneria del Software, agli Architetti di test che vogliono esplorare l'applicazione dei concetti di Machine Learning ai test. Come caso di studio, per dimostrare il test dell'Internet of Things Operating System uno dei sistemi operativi viene preso come caso di studio. Le suite di test di regressione sono scritte da zero e reingegnerizzate utilizzando il principale strumento di progettazione dei test. Viene esplorata l'automazione della generazione di script di test. Per dimostrare i concetti di Machine Learning applicati ai test Weka viene utilizzato il Machine Learning.
Autorenporträt
Abhinandan H. Patil è fondatore e CTO della Technology Firm in India, Karnataka. Prima di questo, ha lavorato in Wireless Network Software Organization come Lead Software Engineer per quasi un decennio. Le sue ricerche sono disponibili come libri e tesi di laurea in IJSER, USA. È Ricercatore attivo nel campo dell'apprendimento automatico, dell'approfondimento, della scienza dei dati.