Как ML помогает тестировать то, что нельзя предсказать вручную

Как ML помогает тестировать то, что нельзя предсказать вручную?

В новом материале — кейс о том, как спроектировать систему динамической генерации тестовых сценариев для транспортного проекта. За основу взято имитационное моделирование с элементами ML.

В статье подробное описание архитектуры решения:

— пайплайн из Great Expectations, Evidently AI, DVC и Airflow;

— три слоя данных: продовые срезы, обезличенные профили и «мутации» аномалий от ML;

— а еще швейцарский сыр.

Как он там оказался, читайте в статье.

@tproger

Читайте также в VK, Max и Дзен