功的关键指标有助于预测在人工智能完全集成后DevOps将如何发展。基于时间的关键绩效指标包括部署频率、变更前置时间和恢复服务时间。机器学习和深度学习还可以加速各种流程，包括软件测试。人工智能会自动运行测试，而不是由质量保证分析师手动测试。这既节省了时间，又确保您可以探索更多想法。
由于人工质量保证存在较
大的错误概率，因此人工智能对于质量保证过程 中国博彩数据 至关重要。人工智能使计算机能够快速准确地进行测试，从而降低故障率并加快开发过程。 软件开发人员必须使用人工智能来优化流程、减少浪费，并将重复的手动工作委托给能够更快更好地完成的机器。由机器学习驱动的超自动化平台还会自动检查部署，从而节省更多时间。
人工智能还可以协助编
提高速度和准确性。 更准确的估计 不幸的是，软 社交媒体营销效果 件开发人员因无法准确估算时间和成本而名声不佳。基于过去项目数据进行训练的人工智能可帮助团队提供精确的估算，使他们能够预测所需的时间、精力和预算。有意义的预测需要信息和对背景的理解，而人工智能可以提供帮助。 如果没有人工智能，很难预测人们在此过程中会遇到哪些障碍，以及他们会将最后期限推迟多少。
这些数据可以帮助
公司决定接受哪些项目，拒绝哪些项目。当适当地通知客户软 博目录 件交付情况时，客户保留率会提高，公司也会受益。 使用人工智能监控开发效率：结论 很明显，开发团队和项目负责人使用人工智能来监控开发效率非常有用。由于手动质量保证存在很大的错误概率，因此人工智能对于质量保证过程至关重要。这项技术还允许计算机进行快速准确的测试，从而降低失败率并加快开发过程。