An Experimental Study on Applying Metamorphic Testing in Machine Learning Applications

Santos, Sebastião Henrique Nascimento; Silveira, Beatriz Nogueira Carvalho da; Andrade, Sónia Cristina da Silva; Delamaro, Márcio Eduardo; Souza, Simone do Rocio Senger de

doi:10.1145/3425174.3425226

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“…Dentro da perspectiva de utilização de testes metamórficos foi apontada utilização da técnica em diferentes domínios de aplicação, indicando a sua portabilidade de utilização independente de contexto. Especificamente, entre os domínios de aplicação explorados, vale destacar estudos de utilização de testes metamórficos no contexto de motores de busca web e para aplicações que utilizam modelos de aprendizado de máquina supervisionado (SANTOS et al, 2020), que foram trabalhos desenvolvidos no contexto desta tese para aprimorar os conceitos sobre o tema e verificar como a abordagem poderia ser utilizada para verificar a correção de diferentes tipos de aplicações na ausência de um oráculo.…”

Section: Considerações Finaisunclassified

Uma abordagem de teste de software para aplicações de realidade virtual utilizando testes metamórficos

Andrade¹

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Agradeço primeiramente a Deus, pois sem a sua vontade, a conclusão deste trabalho jamais seria possível. Gostaria de agradecer ao meu orientador, Dr. Márcio Delamaro e a minha coorientadora Dra. Fátima Nunes, pela oportunidade que me foi dada. Sem a orientação e postura deles, o desenvolvimento deste trabalho não teria obtido êxito. Muito obrigado pelas reuniões, pelas orientações, pelas cobranças e por contribuírem não apenas na minha formação acadêmica, mas também na minha formação pessoal. Também peço desculpas caso não tenha sido capaz de atender às expectativas. Gostaria de agradecer aos meus pais Isabel e Raimundo, que sempre me motivaram a buscar o meu melhor e jamais mediram esforços para me ajudar. A vocês meu eterno amor e gratidão. Gostaria de agradecer meus irmãos Stênio e Stanley por sempre me servirem de espelho e motivação. Jamais terei como retribuir a contribuição de vocês na minha formação. Também gostaria de agradecer a toda a minha família em São Paulo, que me acolheu tão bem desde 2013 quando decidi trilhar o caminho da pós-graduação. Em especial à minha tia Conceição, que sempre me tratou como um filho, e aos meus primos Júnior, Thays, Romário e Camila, Robson, Henrique (in memoriam), Taty. Muito obrigado, vocês ajudaram a superar a saudade de estar longe de casa.Também preciso agradecer a todos os amigos que conheci e tive o prazer de dividir esses anos em São Carlos. Não tenho a menor duvida de que, até agora, esses foram os melhores anos da minha vida. Em especial, gostaria de agradecer à Daniela pela sua companhia e por sempre ter tido a paciência de me aturar, muito obrigado de verdade! Ao Brauner e ao Mantovani por terem divido uns anos das suas vidas morando comigo. À Lina, à Lívia, ao Damasceno e à Kamila por suas amizades mais que especiais. Ao Misael por ajudar a dividir o peso de estar longe de casa. Ao Léo pela eterna parceria, mesmo em anos de pandemia, no laboratório. Ao Ítalo pelas viagens e tantos outros amigos especiais que levarei comigo para o resto da vida: Vânia,

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Section: Considerações Finaisunclassified

Uma abordagem de teste de software para aplicações de realidade virtual utilizando testes metamórficos

Andrade¹

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A study of the interactive role of metamorphic testing and machine learning in the quality assurance of a deep learning forecasting application

Nasr,

Nassar,

Karray

2023

Int. j. inf. tecnol.

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A software engineering perspective on engineering machine learning systems: State of the art and challenges

Giray¹

2021

Journal of Systems and Software

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An Experimental Study on Applying Metamorphic Testing in Machine Learning Applications

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Uma abordagem de teste de software para aplicações de realidade virtual utilizando testes metamórficos

Uma abordagem de teste de software para aplicações de realidade virtual utilizando testes metamórficos

A study of the interactive role of metamorphic testing and machine learning in the quality assurance of a deep learning forecasting application

A software engineering perspective on engineering machine learning systems: State of the art and challenges

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