Применение методов машинного обучения в системах отслеживания ошибок программного обеспечения

Определение разработчика, который будет заниматься новым сообщением о неисправности программного обеспечения - важная задача, которую необходимо решать в системе отслеживания ошибок. Для крупного проекта возможны ситуации, в которых в систему за день может приходить большое количество новых сообщений, что делает процесс ручного определения очень трудоемким. В данной работе рассматривалась возможность применения методов машинного обучения для автоматизации данного процесса на примере набора данных об исключительных ситуациях проекта ReSharper. Были рассмотрены и сравнены между собой различные способы подготовки данных, методы предсказания и методы улучшения результата. На основе полученных результатов был реализован модуль-предсказатель, использующий метод логистической регрессии.

Математика
Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d36535f1be77c40d58cbe
UUID: 627f4265-1946-44dc-931c-13c3da3ab05a
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 101

Черняев Арсений Витальевич

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 164945 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет