Machine Learning hat uns privat längst erreicht: Netflix schlägt mir Filme vor, die mir oft sogar gefallen. Warum gibt es keine Software, die mir fundiert vorschlägt, was ich testen soll?

Es gibt Forschungsansätze, die das versprechen: Defect Prediction nutzt Machine Learning auf historischen Fehlerdaten, um vorherzusagen, wo am meisten Fehler sein sollen. Aber wie gut funktioniert das in der Praxis?

Wir haben solche Ansätze selbst implementiert und eingesetzt. In diesem Vortrag stelle ich die Ergebnisse aus Forschung und Praxis vor.

Zielpublikum: Entwickler:innen, Testende, Verantwortliche für Entwicklung und Test
Voraussetzungen: Interesse an Software-Test
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten