DASTURIY TA'MINOTNI TESTLASHDA SUN'IY INTELLEKTLI YONDASHUVLARNING TAHLILI

Maqolada dasturiy ta'minotni testlashda sun'iy intellekt (SI) yondashuvlarining nazariy va amaliy jihatlari tahlil qilinadi. Tadqiqot doirasida mashinaviy o'rganish (ML), mustahkamlangan o'rganish (RL), generativ modellar va katta til modellari (LLM) asosidagi metodlar qiyosiy tarzda o'rganilgan. Tadqiqot natijalari sun'iy intellekt asosidagi yondashuvlar test holatlarini avtomatik generatsiya qilish, nuqsonlarni bashorat qilish va testlash strategiyalarini optimallashtirish samaradorligini an'anaviy usullarga nisbatan o'rtacha 25–40% ga oshirishi mumkinligini ko'rsatadi. Shu bilan birga, ma'lumotlarning sifati va hajmiga bog'liqlik, hisoblash resurslariga yuqori talab hamda natijalarni interpretatsiya qilishdagi murakkabliklar kabi cheklovlar aniqlangan. Maqolada tahlil natijalari asosida turli SI yondashuvlarini integratsiyalash zarurati asoslab berilgan va kelajakdagi tadqiqot yo'nalishlari taklif etilgan.

Ҳали таржима қилинмаган