Применение методов машинного обучения для автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений
Аннотация
Магистерская диссертация выполнена на 58 страницах, содержит 11 таблиц, 30 рисунков, 45 использованных источников.
Актуальность темы обусловлена необходимостью внедрения в процесс тестирования веб-приложений модели распознавания элементов интерфейса веб-приложений.
Целью данного исследования является разработка модели машинного обучения распознавания и классификации элементов интерфейса для оптимизации процессов тестирования веб-приложений.
Для достижения данной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
выполнен теоретический анализ методов и моделей для автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
проведен анализ предметной области UI-тестирования;
выполнена формализация основных математических и аналитических зависимостей для ML модели;
проведена классификация алгоритмов ML для решения задач в сфере автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
описана специфика организации проекта внедрения информационного приложения на основе ML в сфере тестирования веб-приложений;
выполнен анализ и обоснование выбора модели для детекции элементов интерфейса веб-приложений;
построены процессные модели этапов разработки для автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
описан программно-аппаратный комплекс, для реализации поставленной задачи, с выделением всех ключевых преимуществ выбранных программных средств;
проведена экономическая оценка перспектив внедрения прототипа программы для распознавания элементов интерфейса веб-приложений с использованием ML.
Объектом данного исследования являются процессы тестирования веб-приложений.
Предметом данного исследования является совершенствование процессов тестирования веб-приложения за счет автоматизации распознавания веб-элементов на странице.
Научная новизна заключается в получении дальнейшего развития применения моделей машинного обучения при тестировании веб-приложений.
Практическая значимость исследования связана с разработкой модели распознавания элементов интерфейса веб-приложений, которая позволяет ускорить процесс тестирования веб-приложений.
Актуальность темы обусловлена необходимостью внедрения в процесс тестирования веб-приложений модели распознавания элементов интерфейса веб-приложений.
Целью данного исследования является разработка модели машинного обучения распознавания и классификации элементов интерфейса для оптимизации процессов тестирования веб-приложений.
Для достижения данной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
выполнен теоретический анализ методов и моделей для автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
проведен анализ предметной области UI-тестирования;
выполнена формализация основных математических и аналитических зависимостей для ML модели;
проведена классификация алгоритмов ML для решения задач в сфере автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
описана специфика организации проекта внедрения информационного приложения на основе ML в сфере тестирования веб-приложений;
выполнен анализ и обоснование выбора модели для детекции элементов интерфейса веб-приложений;
построены процессные модели этапов разработки для автоматического распознавания элементов интерфейса веб-приложений;
описан программно-аппаратный комплекс, для реализации поставленной задачи, с выделением всех ключевых преимуществ выбранных программных средств;
проведена экономическая оценка перспектив внедрения прототипа программы для распознавания элементов интерфейса веб-приложений с использованием ML.
Объектом данного исследования являются процессы тестирования веб-приложений.
Предметом данного исследования является совершенствование процессов тестирования веб-приложения за счет автоматизации распознавания веб-элементов на странице.
Научная новизна заключается в получении дальнейшего развития применения моделей машинного обучения при тестировании веб-приложений.
Практическая значимость исследования связана с разработкой модели распознавания элементов интерфейса веб-приложений, которая позволяет ускорить процесс тестирования веб-приложений.