How to make test automation more inclusive – Artofit

Image gallery for: How to make test automation more inclusive

How To Make Test Automation More Inclusive?

Not all people in an organization find test automation a worthy investment. How do we make it more inclusive for the better?
Advertisement
New Marketing Tools
Someday Job
Economy
Career Info
Advertisement
Ruff Grub, inspiration
Pins by you
Thang - 𝟲 𝗟𝗼𝗮̣𝗶 𝗠𝗼̂ 𝗵𝗶̀𝗻𝗵 𝗧𝗿𝗶́ 𝗧𝘂𝗲̣̂ 𝗡𝗵𝗮̂𝗻 𝗧𝗮̣𝗼 (AI) 1. **Mô hình Học máy (Machine Learning Models)** 📌 **Mô tả:** Học từ dữ liệu có nhãn hoặc không có nhãn để phát hiện mẫu hoặc dự đoán kết quả. 📌 **Ví dụ:** * ✅ Có giám sát: Decision Trees, Random Forest, SVM * ✅ Không giám sát: K-Means, DBSCAN * ✅ Bán giám sát: Semi-Supervised SVM 📌 **Quy trình:** Thu thập dữ liệu → Tiền xử lý → Chọn mô hình → Huấn luyện → Đánh giá → Dự đoán 2. **Mô hình Học sâu (Deep Learning Models)** 📌 **Mô tả:** Sử dụng mạng nơ-ron nhiều tầng để học các tầng dữ liệu phức tạp (thường là dữ liệu phi cấu trúc). 📌 **Ví dụ:** CNN, RNN, LSTM, Transformers, GANs 📌 **Quy trình:** Thu thập dữ liệu → Chuẩn hóa → Xây mạng nơ-ron → Truyền tiến → Lan truyền ngược → Cập nhật trọng số 3. **Mô hình Sinh (Generative Models)** 📌 **Mô tả:** Học phân phối dữ liệu để tạo ra dữ liệu mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã code...). 📌 **Ví dụ:** GPT-4, DALL·E, StyleGAN, MusicLM, AlphaCode 📌 **Quy trình:** Huấn luyện trên dữ liệu → Học mẫu → Nhập liệu → Sinh dữ liệu mới → Tinh chỉnh đầu ra 4. **Mô hình Lai (Hybrid Models)** 📌 **Mô tả:** Kết hợp giữa mô hình học máy và quy tắc cố định để cân bằng giữa khả năng học và kiểm soát đầu ra. 📌 **Ví dụ:** RAG, AutoGPT, AI bots, mô hình tổ hợp (ensemble) 📌 **Quy trình:** Kết hợp mô hình → Huấn luyện từng phần → Xây cầu nối → Điều phối kết quả → Đưa ra kết luận cuối cùng 5. **Mô hình Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP Models)** 📌 **Mô tả:** Hiểu và tạo ngôn ngữ con người. 📌 **Ví dụ:** BERT, GPT-3.5/4, T5, RoBERTa, Claude 📌 **Quy trình:** Làm sạch → Tách từ/token → Lớp attention → Giải mã → Sinh văn bản 6. **Mô hình Thị giác Máy tính (Computer Vision Models)** 📌 **Mô tả:** Phân tích hình ảnh/video để nhận diện vật thể, khuôn mặt, cảnh vật... 📌 **Ví dụ:** ResNet, YOLO, VGGNet, EfficientNet 📌 **Quy trình:** Nạp ảnh → Chuẩn hóa → Trích xuất đặc trưng → Dùng CNN → Gán nhãn đầu ra **Nguồn: Sưu tầm** 👉 Đây là kiến thức nền tảng cho bất kỳ ai làm trong lĩnh vực AI, dữ liệu hoặc phần mềm. Bạn đang sử dụng mô hình nào trong công việc của mình

LLMs
Planning
EU 01 - Start Up
New Marketing Tools
work goals
Advertisement
Advertisement
Advertisement
Инфографика