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用先進的機器學習模型來分析歷史測試數據，識別先前導致缺陷的模式。因此，這種預測分析可以幫助 團隊主動專注於程式碼或產品的高風險區域，在潛在問題出現之前就將其預防，並提供更高品質的結果。

人工智慧驅動的工具可以根據使 墨西哥 WhatsApp 手機號碼列表 用者行為、需求和過去的資料自動產生測試案例。這增加了測試覆蓋範圍，並確保測試不太明顯的場景，例如邊緣情況。此外，這些智慧測試案例有助於發現手動測試人員可能錯過的隱藏錯誤。

異常檢測
人工智慧演算法持續監控數據和系統效能，以檢測測試期間的異常​​。因此，透過即時識別異常值或異常行為，人工智慧可以標記出可能被忽視的潛在故障，從而更快地解決問題並提高整體產品可靠性。



自癒測試
品質保證的主要挑戰之一是隨著應用程式的發展維護測試腳本。人工智慧驅動的自我修復測試可以適應應用程式中的變化（例如更新的 元素或程式碼變更），無需人工幹預。此外，這也減少了維護工作量，並確保即使軟體不斷發展，測試仍然具有相關性。

用於測試分析的自然語言處理（）
，特別是透過 ，可以幫助分析使用者回饋、錯誤報告和簡單語言測試腳本。透過處理這些數據，人工智慧可以幫助 團隊識別常見問題，確定測試案例的優先級，並改善開發和測試團隊之間的溝通。