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Dhanunjay Reddy Seelam高级软件工程师，美国本顿维尔，美国摘要：软件开发是一个快节奏的行业，需要测试方法同样快速可靠。提出的常规测试案例生成技术倾向于难以满足当今的快速起搏方式的需求。为了减少测试过程中使用的努力，机器学习可以帮助自动化测试用例并同时增强性能。这种技术利用受监督和无监督的学习模型，减少人为因素，消除冗余并改善边缘病例的识别。我们强调了本文中突出的方法，挑战，实施框架和实验结果，以及建议的未来方向，以有效地将ML技术整合到测试自动化管道中。关键字：自动测试案例生成，机器学习，软件测试，监督学习，无监督学习，测试自动化
使用机器学习的自动测试案例生成
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