Журнал «Современная Наука»

АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Вишневская Татьяна Ивановна (к.ф-м.н., доцент Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана )

Климов Илья Сергеевич (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана)

В данной статье представлен обзор дефектов программного обеспечения (далее  ПО), встречающиеся как на стадии разработки, так и в процессе использования программного продукта. Выделены три группы в классификации методов для их обнаружения: статические, динамические и эксплуатационные. Рассмотрена возможность применения машинного обучения для обнаружения дефектов разрабатываемого ПО. Представлен обзор наиболее распространенных методов машинного обучения (наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, дерево решений, случайный лес, бустинг) и результаты сравнения этих методов на основе выбранных метрик. В заключении сделан вывод о том, что для задачи обнаружения дефектов ПО наиболее эффективным и перспективным является метод градиентного бустинга.

Ключевые слова:дефект, машинное обучение, обнаружение, методы

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Вишневская Т. И., Климов И. С. АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2023. -№05. -С. 65-68 DOI 10.37882/2223-2966.2023.05.07

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"