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摘要在自动化软件测试中机器学习（ML）的集成代表了一种旨在提高测试过程效率，准确性和范围的变革性方法。本文探讨了在软件测试领域中采用ML技术的理论和实用方面，重点是关键领域，例如测试案例案例生成，缺陷预测和测试套件优化。通过全面的文献综述和案例研究，本研究说明了与ML驱动的测试方法相关的潜在益处。调查结果表明，ML可以显着降低手动干预并提高缺陷检测率，从而促进更可靠的软件交付。本文还解决了ML实施在自动测试和未来研究方向中的好处，以弥合现有差距，并进一步利用ML在软件测试中。
自动化软件测试中的机器学习实现：评论
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