Open AccessPredição Just-In-Time de Defeitos em Software Utilizando Inteligência Artificial
Author(s) -
Ismael Araújo Ramos,
Márcio André Baima Amora
Publication year - 2019
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/semish.2019.6572
Subject(s) - artificial neural network , software , computer science , artificial intelligence , physics , operating system
Durante o desenvolvimento ou modificação de um software, deve ser garantido que o produto final chegue ao usuário com a menor quantidade de erros possíveis. Métodos de predição de defeitos em software podem ser usados para isso. Neste artigo é apresentado um estudo utilizando, para a solução do problema de identificação de erros Just-In-Time (JIT), rede neural artificial (Artificial Neural Network - ANN) e árvore de decisão (Decision Tree - DT). As bases de dados utilizadas como treino, teste e validação neste trabalho foram as mesmas utilizadas e compiladas por [Kamei et al. 2013]. Os resultados obtidos, tanto com a ANN e com a DT são em média superiores aos trabalhos de [Kamei et al. 2013] e [Yang et al. 2017].