Test otomasyon sisteminin yapay zeka ile yorumlanması
Analyzing software automatian test in artifical intelligence domain
Yazar: SİNAN KÜÇÜKYILMAZ
Danışman: PROF. DR. LEVENT TOKER
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yazılım testi = Software test

Özet:
Teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile yazılım testinin de evrim geçirmesi zorunlu hale 
geliyor. Yazılımın her yönden hayatımıza dahil olması ile her yeni sistemde, test sürecinin 
üstesinden gelmesi gereken bir çok problem ortaya çıktı. Günümüzün yazılım sistemlerinin artan 
karmaşıklığı, karmaşık test tekniklerine olan ihtiyacı artırmaktadır. Yazılım test faaliyetlerinin 
manuel olarak gerçekleştirilmesi, zorlu insan kaynağı yönetimi, düşük yürütme hızı ve yetersiz 
test kapsamı açısından etkisiz olabilmektedir. Bunlar tam olarak, test otomasyonunun ele 
alabileceği ve çoğu durumda çözebileceği problemlerdir.
 
Bu çalışmanın genelinde 2013-2021 yılları arasında yapay zeka metotlarını yazılım testi 
sürecinde kullanan akedemik ve sektörel alanda yapılan çalışmalar incelenmiştir. Her alanda 
yapılan deneyseler çalışmalar açıklanmıştır. Yapılan çalışmada yapay zeka uygulamaları ile ileriye 
dönük hata tahmini yapabilecek ve oluşan hatayı yorumlayıp bir çıktı ortaya koyabilecek bir
otomasyon sisteminin, test sürecini yöneten kullanıcalara sağlayacağı faydalara ve uygulamanın 
başarı olasılığından bahsedilmiştir. 

Yapılan uygulmalarda K Means Clustering, K Nearest Neighbors ve Decision Tree algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada gerçek bir süreçten alınan test verileri üzerinden analiz yapılmıştır. Bu çalışmadan alınan sonuçlar doğrultusunda yapay zeka tekniklerinin otomasyon testlerindeki başarı olasığının tespit edilmesindeki kullanımının etkinliği gösterilmiştir.

Abstract:
With the rapid advancement of technology, software testing is also became mandatory to 
evolve After software has to be included in our lives from all sides, a lot of new problems have 
arisen. and the tests generator has to overcome with each new system. The increasing complexity 
of today's software systems increases the need for sophisticated testing techniques. Performing 
software testing activities manually can be ineffective in terms of demanding human resource 
management, slow execution speed, and insufficient test coverage. These are exactly the problems 
that test automation can solve in most of the cases.

In this study, academic and sectoral studies that used artificial intelligence methods in the 
software testing process between 2013-2021 were examined. Experimental studies conducted in 
all areas are described. In the study, the benefits of an automation system that can predict future 
errors with artificial intelligence applications, interpret the error and produce an output, to the users who manage the test process, and the possibility of success of the application are mentioned. In the applications, K Means Clustering, K Nearest Neighbors and Decision Tree algorithms were 
used also analysis was made on the test data taken from a real process. According to the results 
obtained from this study, the effectiveness of the use of artificial intelligence techniques in 
determining the probability of success in automation tests has been shown.