Отчет по практике "Использование машинного обучения для анализа надежности программного обеспечения" исследует применение методов машинного обучения для повышения надежности ПО. Цель - улучшить существующие методы анализа. Работа включает обзор методов, подготовку данных, разработку моделей, их тестирование и сравнение с традиционными подходами. Результаты позволят сделать выводы и рекомендации для специалистов в области разработки и тестирования ПО.
Название: «Использование машинного обучения для анализа надежности программного обеспечения»
Тип: Отчет по практике
Объект исследования: программное обеспечение
Предмет исследования: надежность программного обеспечения
Методы исследования: анализ данных, машинное обучение, статистические методы
Научная новизна: применение методов машинного обучения для анализа надежности ПО
Цель проекта: исследовать возможности применения машинного обучения для повышения надежности программного обеспечения
Проблема: недостаточная эффективность существующих методов анализа надежности ПО
Целевая аудитория: разработчики программного обеспечения, специалисты по тестированию, исследователи в области машинного обучения
Задачи проекта:
1. Провести обзор существующих методов анализа надежности ПО
2. Собрать и подготовить данные для обучения моделей машинного обучения
3. Разработать и протестировать модели машинного обучения для прогнозирования надежности ПО
4. Сравнить результаты работы моделей с традиционными методами анализа
5. Сделать выводы и рекомендации по использованию машинного обучения в анализе надежности программного обеспечения
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Выбор источников данных
- Предобработка данных
- Преобразование данных для обучения моделей
- Выбор алгоритмов машинного обучения
- Обучение моделей
- Оценка качества моделей
- Проведение экспериментов
- Сравнение результатов
- Анализ преимуществ и недостатков