Migliorare l'affidabilità dei modelli di previsione dei difetti - Ekanayake, Jayalath
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Lo sviluppo di software privo di errori è un obiettivo primario degli sviluppatori di software. Tuttavia, raggiungere questo obiettivo non è un compito banale. Questo diventa ancora più difficile per le organizzazioni di sviluppo con risorse minime. Per individuare i difetti nel software, gli sviluppatori ricorrono spesso a modelli automatici di previsione dei difetti, sviluppati per lo più con algoritmi di apprendimento automatico. La qualità della previsione di tali modelli è importante, poiché previsioni errate possono avere un impatto negativo sulle organizzazioni di sviluppo e sugli…mehr

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Produktbeschreibung
Lo sviluppo di software privo di errori è un obiettivo primario degli sviluppatori di software. Tuttavia, raggiungere questo obiettivo non è un compito banale. Questo diventa ancora più difficile per le organizzazioni di sviluppo con risorse minime. Per individuare i difetti nel software, gli sviluppatori ricorrono spesso a modelli automatici di previsione dei difetti, sviluppati per lo più con algoritmi di apprendimento automatico. La qualità della previsione di tali modelli è importante, poiché previsioni errate possono avere un impatto negativo sulle organizzazioni di sviluppo e sugli utenti finali. Questo libro esplora i possibili problemi dei modelli di previsione esistenti e propone metodi per migliorare ulteriormente la qualità della previsione di tali modelli.
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Autorenporträt
Jayalath Ekanayake arbeitet derzeit als Dozent für Informatik an der Uva Wellassa University, Sri Lanka. Sein Hauptforschungsinteresse gilt dem Mining von Software-Repositories.