主要观点：现代系统复杂且相互关联，仅高代码覆盖率不够，需通过机器学习发展创建工具增强软件测试结果，风险基测试能提高效率和效果，包括识别关键区域、评估失败影响等，其包含风险识别等组件，风险矩阵用于展示风险概率和影响，机器学习可识别高风险区域并融入风险基测试，如监督学习预测失败、强化学习自适应测试调度、无监督学习异常检测等，实施时需与现有系统整合并考虑限制。
关键信息：传统覆盖测试虽代码覆盖率高但易产生误判，风险基测试按重要性而非平等检查，包括多个组件和风险矩阵，机器学习可通过多种技术提升测试，如监督学习预测失败等，实施需整合系统且考虑限制。
重要细节：提到 75 - 90%重要错误可通过 10 - 15%测试案例发现，测试资源浪费于低风险组件，风险基测试可优化资源管理等，机器学习通过分析过往数据等识别高风险区域，不同 ML 技术各有特点及应用场景，实施时要收集数据等。