Geri Dön

Yazılım projelerinin yönetiminde maliyet tahmini için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım

A deep learning based novel approach for cost estimation in software projects management

  1. Tez No: 635823
  2. Yazar: SENEM OLGUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Yazılım projelerinin başarıyla yönetilebilmesi için proje maliyetinin doğru, tutarlı ve makul sürede tahmin edilmesi kritik önem taşımaktadır. Literatürde yazılım geliştirme projelerinde maliyet doğrudan efor ile ilişkilendirilmiştir. Günümüzde yazılım projelerinde efor tahmini büyük çoğunlukla insan yargısına dayalı ve manuel olarak yapılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bu sürecin bir sistem aracılığıyla otomatik olarak gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Bu tezde yazılım efor tahmini için iki güçlü makine öğrenmesi modeli karşılaştırılarak en düşük hata oranlarını veren model belirlenmiştir. Veri seti öncelikle bir dizi ön işleme sürecinden geçirilerek, öğrenme aşamasında daha verimli kullanılacak hale getirilmiştir. Yazılım efor tahmini aşamasında, Derin Sinir Ağı Regresyon Modeli ve Güçlendirilmiş Karar Ağacı Regresyon Modeli, 10 katlı Çapraz Doğrulama Yöntemi ile değerlendirilerek Ortalama Mutlak Hata değerleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda Derin Sinir Ağı Regresyon modelinin, efor tahmininde çok daha iyi bir performans sergilediği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In order to manage software projects successfully, it is critical to estimate project cost accurately, consistently and in reasonable time. In the literature, the cost is directly associated with effort in software development projects. Recently, effort estimation in software projects is mostly done manually and based on human judgment. The purpose of this study is to ensure this process to be performed automatically through a system. In this thesis, two powerful machine learning models is compared for software effort estimation, and the model with the lowest error rates is determined. The data set has been made more efficient to use in the machine learning process after applying several pre-processing steps on the dataset. In the software effort estimation stage, the Deep Neural Network Regression Model and the Boosted Decision Tree Regression Model are evaluated with the 10-fold Cross Validation Method and compared over the Mean Absolute Error values. As a result of the comparison, it was observed that the Deep Neural Network Regression model performed much better in the effort estimation

Benzer Tezler

  1. Makine Öğrenmesi tabanlı yazılım maliyet tahmini yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi

    A comparive analysis of machine learning based software cost estimation methods

    MUAZ GÜLTEKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  2. Yazılım projelerinde yapay sinir ağı uygulaması ile maliyet tahmini

    Cost estimation of software projects by using neural network and an application

    AYSUN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN

  3. Yazılım projelerinde maliyet ve risk yönetiminde akıllı yöntemlerin kullanımı

    Usage of intellegent methods in cost and risk management software projects

    AYŞE BUHARALI OLCAYSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  4. İnşaat projelerinde akıllı mobil cihazlarla desteklenen verimlilik kontrol sistemi önerisi ve kullanım deneyimleri hakkında inceleme

    Smart mobile devices integrated productivity control system proposal and analysis of user experiences in the construction projects

    ONUR KEREM ÖRENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN

  5. Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği

    Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application

    ZUHAL TANRIKULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Organizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EREN