Какие современные исследования ведутся в области машинного обучения для автоматизации процессов коррекции ошибок?

Некоторые современные исследования в области машинного обучения для автоматизации процессов коррекции ошибок:

• Разработка гибридных моделей. cyberleninka.ru Например, комбинация автоэнкодеров с методами обучения с учителем позволяет эффективно выявлять как известные, так и неизвестные типы ошибок. cyberleninka.ru
• Исследование методов обучения с подкреплением. cyberleninka.ru Такие подходы изучают для адаптивного обнаружения аномалий в динамически меняющихся средах. cyberleninka.ru
• Повышение адаптивности и интерпретируемости моделей. cyberleninka.ru Исследования в области объяснимого ИИ (XAI) открывают возможности для создания систем, которые не только корректируют ошибки, но и предоставляют понятные обоснования своих решений. cyberleninka.ru
• Интеллектуальное генерирование тестовых сценариев. moluch.ru Модели машинного обучения могут анализировать структуру и поведение веб-приложения и автоматически генерировать тестовые сценарии, охватывающие различные пути выполнения и граничные условия. moluch.ru
• Прогнозирование вероятности возникновения ошибок. moluch.ru На основе анализа исторических данных о дефектах и изменениях в коде, модели машинного обучения могут предсказывать вероятность возникновения ошибок в различных компонентах приложения. moluch.ru
• Адаптивное тестирование пользовательского интерфейса. moluch.ru Модели машинного обучения могут быть обучены распознавать элементы пользовательского интерфейса и их функциональное назначение, что позволяет создавать устойчивые к изменениям интерфейса автоматические тесты. moluch.ru