Luận văn Ứng dụng học máy trong kiểm thử phần mềm

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails Hình 4.3 Kết quả tiên dữ Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử n

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRUONG ĐẠI HOC BACH KHOA HÀ NỘI

Ngũ Thị Thanh Bình

ỨNG DỤNG HỌC MÁY -

TRONG KIỀM THU PHAN MEM

LUAN VAN TIAC Sf KY THUAT

CONG NGI THONG TIN

Ha Noi — 2019

TRONG KIỂM THU PHAN MEM

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

CÔNG NGIIE THONG TIN

NGUGI] HUGNG DAN KHOA HOC

1 PGS TS Pham Van Hai

là Nội 2019

CONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIET NAM

Dộc lập — Tự do - Hạnh phúc

BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ho va tén thc gid luận văn: Ngõ Thị Thanh Bình

Đề tài luận văn: Ứng dung hoe máy trong kiểm thử phần mềm

Chuyên ngành: Công nghệ thông tin

MA s6 SV: CB160533

Tác giả, Người hướng, đân khoa học và Hội đẳng chằm luận văn xác nhận tác giả dã

sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 26/10/2019 với các nội dưng

sau:

thanh “hé théng” 42

đồng góp thêm so với tải liệu ở mục tham khảo số [32]

trong kuận văn

tạo trong mỏ hình để xuất, bổ sung, hình vẽ 3.3.2

4 Thể hiện rõ tỉnh hiệu quả của mỏ hình đê xuất so với một | Hinh 4.3, 44, 49-52

số rnô hình truyền thống 4.6, Mục 4.3

$ Lỗi chính ta

Ngày - tháng l1 năm 2019

Giáo viên hướng đẫn Tác giả luận văn

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

DANIIMUC BANG

Bang 1.1 Ưu tiên kiểm thử dựa trên đữ liệu lịch sử

đảng 1.2 Ưu tiên kiểm thứ dựa trên ràng buộc thời gian

Tiảng 2.1 Dữ liệu kiểm thử thô

Bang 2.2 Thông tin chưng về bộ đít liệu

Bảng 3.1 Thông 36 cho Network Agen

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

1.1 Giới thiệu về kiểm thử phản mêm

1.1.1 Kiểm thứ và các phương pháp kiểm thử khác nhau

2.2 Học tăng cường, 2

2.3.1 Quy trinh Markov 37

2.3.2 Tiẹc máy tăng cường 29 2.3.3 Cập nhật chiến lược H111 n0 1 0n.110011111xxxe 30

2.3 Hoc siu

2.3.1 Mạng nơ on nhân tạo

2.3.2 Thuật toán tôi ưu

2.4 Tổng kết chương, 37

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH HỌC MAY CHO TOIUU KIEM THU PHAN MEM 38 3.1 Bải toán tối ưu kiểm thứ — BB

MỞ ĐẦU

Ly do chon dé tai

Kiểm thủ trong ngành công nghiệp phần mềm tập trung vào xác minh và xác

nhân khả năng của một hệ thông phần mễm có thể đáp ửng dược các thuộc tính và chúc năng cần thiết [1] Giai đoạn kiểm thứ trong quy trình phát triển phần mềm là

một giai đoạn quan trọng bao gồm chỉ phí, thời gian và nguồn luc [2] Do su phat

triển nhanh củng với dộ phức tạp phản mềm tăng lên [3], nhiều ý kiến cho rằng kiêm thử đã trở thành khâu quan trọng và tổn kém thời gian nhật trong vòng đời phát triển phản mềm [4] Hơn nữa, các kĩ thuật ứng đụng trong kiếm thử giâi quyết cde bai loan kiểm thử trong Tĩnh vực hẹp, chưa thực hiện tự động [5] Ngoài diều đó,

sụ phổi hợp giữa thực hiện bằng các kiểm thử viên (Tester) và nhần mềm còn hạn

chế trong ứng đụng thực tiền Không ngoai lệ, tại Việt Nam quy trình kiểm thử phụ

thuộc nhiều vào hoạt dông thủ công với thời gian, chủ phí cao mà chưa đem lại hiệu quả tương xứng [6]

Hiện nay, một số kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và các kĩ thuật học máy thông,

minh đã áp dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đỏ có kiểm thứ phần mềm

[7] Điểm hạn chê đó là giải quyết một phản lĩnh vực kiếm thử phân mềm trong lĩnh

vực hẹp Đã có nhiều công, trình nghiền cứu riêng rễ trong lĩnh vực kiểm thử và học máy Việc thiểu các nghiên cứu về ứng dung các kĩ thuật học ráy phù hợp vào mục đích kiếm thử phần mềm là mô hình đẻ xuất ứng đụng học máy được trình bay trong luận văn Tác giả để xuất một phương pháp tối wu hóa trong kiểm thử phần

mềm dựa trên học may tăng cường kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo Kết quả sẽ được

sd dung dé tich hop vào quy trình phát wién phan mém thực tế

‘Tinh cấp thiết của để tài

Thực tế, có nhiều yếu tổ tác động trong vòng dời phát triển phần mêm dẫn đến việc tiếp cận để cái thiện việc kiểm thử lá khó và phúc tạp [8] Các nghiên cửu,

9

1.1 Giới thiệu về kiểm thử phản mêm

1.1.1 Kiểm thứ và các phương pháp kiểm thử khác nhau

2.2 Học tăng cường, 2

2.3.1 Quy trinh Markov 37

2.3.2 Tiẹc máy tăng cường 29 2.3.3 Cập nhật chiến lược H111 n0 1 0n.110011111xxxe 30

2.3 Hoc siu

2.3.1 Mạng nơ on nhân tạo

2.3.2 Thuật toán tôi ưu

2.4 Tổng kết chương, 37

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH HỌC MAY CHO TOIUU KIEM THU PHAN MEM 38 3.1 Bải toán tối ưu kiểm thứ — BB

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

DANIIMUC BANG

Bang 1.1 Ưu tiên kiểm thử dựa trên đữ liệu lịch sử

đảng 1.2 Ưu tiên kiểm thứ dựa trên ràng buộc thời gian

Tiảng 2.1 Dữ liệu kiểm thử thô

Bang 2.2 Thông tin chưng về bộ đít liệu

Bảng 3.1 Thông 36 cho Network Agen

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

DANITI MỤC HĨNII VẼ VÀ SƠ ĐỎ

Hình 2.1 Quy tình thu thập dữ liệu

Ilinh 2.2 ương tác giữa hệ thông vả môi trưởng

Tĩïnh 2.3 Diễu diễn học sâu

Tỉnh 2.4 Biến thiên tuyển ngược theo quy tắc chuỗi

Hình 2.5 Mạng lăng cường học sâu

Hình 3.1 Tương tác hệ thông và mỗi đường

Hình 3.2 Mó hình mạng nơ ron dễ xuất

Tinh 3.3 Kiểm thử trong quy trình CL

Tlinh 4.1 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Paint Control

Hình 4.2 That bai theo trường hợp kiểm thử đữ liệu Rails

Hình 4.3 Kết quả tiên dữ

Hình 4.4 Kết quả trên dữ liêu thử nghiệm trên bộ đữ liệu 2

Hình 4.5 So sảnh với phương pháp ngẫu nhiên

êu thử nghiệm trên bộ đữ hiệu T

Tlinh 4.6 So sanh với phương pháp có sắp xếp

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

DANIIMUC BANG

Bang 1.1 Ưu tiên kiểm thử dựa trên đữ liệu lịch sử

đảng 1.2 Ưu tiên kiểm thứ dựa trên ràng buộc thời gian

Tiảng 2.1 Dữ liệu kiểm thử thô

Bang 2.2 Thông tin chưng về bộ đít liệu

Bảng 3.1 Thông 36 cho Network Agen

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

LOI CAM DOAN

Những kiến thức trình bảy trong luận vẫn là do tôi tìm hiểu, nghiên cửu và trình bảy theo những kiến thức tổng hợp của cá nhân Kết quả nghiên cứu trong luận văn chưa từng được công bó tai bat ki công trinh nào khác Trong quá trình làm

luận văn, tôi có tham khảo các tải liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn lài liệu than Khao, Tôi xin cam doan dây lá công trình nghiên cửu của tôi vá tôi không sao chép

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

1.1 Giới thiệu về kiểm thử phản mêm

1.1.1 Kiểm thứ và các phương pháp kiểm thử khác nhau

2.2 Học tăng cường, 2

2.3.1 Quy trinh Markov 37

2.3.2 Tiẹc máy tăng cường 29 2.3.3 Cập nhật chiến lược H111 n0 1 0n.110011111xxxe 30

2.3 Hoc siu

2.3.1 Mạng nơ on nhân tạo

2.3.2 Thuật toán tôi ưu

2.4 Tổng kết chương, 37

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH HỌC MAY CHO TOIUU KIEM THU PHAN MEM 38 3.1 Bải toán tối ưu kiểm thứ — BB

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

3.2 Mô hình học máy tăng cường cho bải toán kiểm thở „30 3.3.1 Không gian trang thai ~ bảnh đẳng

3.3 Mạng học sâu “ "

3.3.1 Xây dựng bộ đữ liệu học cho mạng rơ-ron

LỒI CÁM ƠN

Để hoàn thành được luận văn này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của nhiều cá

nhân, tập thẻ, và tổ chức

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết m sâu sắc tới PG5 TS Phạm Văn TIải,

Phó giáo sư Công nghệ thỏng tia, Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại

học lách khoa Hà Nội đã nhiệt tình hướng dẫn và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

nghiên cứu vả hoàn thành luận văn một cách tốt nhật

Tôi cũng xi gửi lời cảm ơn tới các anh chị em và các bạn đã vá dang theo học Cao học, Đại học tại Viện Công nghệ thông tin & Truyền thông, Đại học Bách

khoa Hà Nội đã giúp đỡ lôi trong quả trình nghiên cửu và có nhiều ý kiến góp ý quý

báu giúp tôi hoàn thiện luận vẫn,

Cuỗi củng, lôi xin gũi lời cảm ơn tới giá đình và bạn bè, những người luôn ở

bên cạnh, động viên, giúp đỡ trong suốt quả trình nạhiên cửu vả thực hiện luận văn

của minh

Học viên

Ngõ Thị Thanh Bình

MỞ ĐẦU

Ly do chon dé tai

Kiểm thủ trong ngành công nghiệp phần mềm tập trung vào xác minh và xác

nhân khả năng của một hệ thông phần mễm có thể đáp ửng dược các thuộc tính và chúc năng cần thiết [1] Giai đoạn kiểm thứ trong quy trình phát triển phần mềm là

một giai đoạn quan trọng bao gồm chỉ phí, thời gian và nguồn luc [2] Do su phat

triển nhanh củng với dộ phức tạp phản mềm tăng lên [3], nhiều ý kiến cho rằng kiêm thử đã trở thành khâu quan trọng và tổn kém thời gian nhật trong vòng đời phát triển phản mềm [4] Hơn nữa, các kĩ thuật ứng đụng trong kiếm thử giâi quyết cde bai loan kiểm thử trong Tĩnh vực hẹp, chưa thực hiện tự động [5] Ngoài diều đó,

sụ phổi hợp giữa thực hiện bằng các kiểm thử viên (Tester) và nhần mềm còn hạn

chế trong ứng đụng thực tiền Không ngoai lệ, tại Việt Nam quy trình kiểm thử phụ

thuộc nhiều vào hoạt dông thủ công với thời gian, chủ phí cao mà chưa đem lại hiệu quả tương xứng [6]

Hiện nay, một số kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và các kĩ thuật học máy thông,

minh đã áp dung trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đỏ có kiểm thứ phần mềm

[7] Điểm hạn chê đó là giải quyết một phản lĩnh vực kiếm thử phân mềm trong lĩnh

vực hẹp Đã có nhiều công, trình nghiền cứu riêng rễ trong lĩnh vực kiểm thử và học máy Việc thiểu các nghiên cứu về ứng dung các kĩ thuật học ráy phù hợp vào mục đích kiếm thử phần mềm là mô hình đẻ xuất ứng đụng học máy được trình bay trong luận văn Tác giả để xuất một phương pháp tối wu hóa trong kiểm thử phần

mềm dựa trên học may tăng cường kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo Kết quả sẽ được

sd dung dé tich hop vào quy trình phát wién phan mém thực tế

‘Tinh cấp thiết của để tài

Thực tế, có nhiều yếu tổ tác động trong vòng dời phát triển phần mêm dẫn đến việc tiếp cận để cái thiện việc kiểm thử lá khó và phúc tạp [8] Các nghiên cửu,

9