Geri Dön

The automation of bug assignment using machine learning algorithms

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 672358
  2. Yazar: ALİ EMAD MOHSİN ALBREEJ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Hata, Bilet, Makine Öğrenmesi, Metin Sınıflandırma, bilgisayar programlamada hatalar, Bug, Ticket, Machine Learning, Text Classification, errors in computer programming
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bilgi Çağında bilgisayar yazılımının ortaya çıkmasıyla, yazılımın neredeyse hiçbir zaman mükemmel olmadığı ve sürekli olarak yeni sorunlar olarak (en yaygın olarak hatalar - beklenmedik davranışlara neden olan bilgisayar programlamadaki hatalar) sürekli olarak sürdürülmesi gerektiği keşfedildi. bir geliştirme formu, özellik talebi vb.) bilgisayar programı kullanıldığı sürece ortaya çıkmaya devam eder. Bir yazılım uygulamasında binlerce, hatta on binlerce hatayı keşfetmek alışılmadık bir şey değildir - bu nedenle, bunları düzeltmek için genellikle bu hatalar üzerinde çalışan birden fazla geliştirici vardır. İlk amaç, kendi deneylerimizin temelini belirlemek ve en iyi aday modelleri seçmek için ilgili çalışmaları incelemektir. İlgili çalışmayı gözden geçirmek, sonuçta sonuçlarımızı önceki denemelerimizle karşılaştırmamıza da izin verecektir. Öncelikli amaç, seçilen makine öğrenimi modellerini değerlendirmek ve tüm yönlerini göz önünde bulundurarak bu sorun için (ve şirketin talep ettiği uygulama için) hangisinin hangi konfigürasyonla en iyi seçim olduğunu belirlemektir. En önemli husus, daha sonra tezde detaylandırılacak olan çeşitli ölçütlere dayalı olarak modelin yaptığı tahminlerin kalitesi olan performanstır.

Özet (Çeviri)

With the advent of computer software in the Information Age, it was quickly discovered that software is almost never perfect and it needs to be continuously maintained as new issues (most commonly bugs— errors in computer programming that cause unexpected behavior, but can also take the form of an enhancement, feature request etc.) keep arising as long as the computer program is used . It is not unusual to discover thousands or even tens of thousands of bugs in a software application—thus there is usually more than one developer working on these bugs in order to fix them. The first objective is to study related work to determine the baseline for our own experiments and to pick the best candidate models. Reviewing related work will also allow us to eventually compare our results with previous attempts. The primary objective is to evaluate the chosen ML models and to determine which one with what configuration is the best choice for this problem (and for the application the company requested) considering all its aspects. The most important aspect is the performance, which is the quality of the predictions done by the model based on several metrics that will be detailed later in the thesis.

Benzer Tezler

  1. Nesneye yönelik sistemlerde kusurlu sınıfların öngörülmesi için makine öğrenmesi temelli bir yöntem oluşturulması

    Creating a machine learning based method for predicting defective classes in object oriented systems

    FİKRET AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

  2. Boosting automated program repair foradoption by practitioners

    Uygulayıcıların Kullanımı için Otomatik Program Onarımını Artırma

    ANIL KOYUNCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Luxembourg

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. YVES LE TRAON

  3. Makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerini kullanarak drone ile yaprak sınıflandırma

    Leaf classification with drone by using machine learning and image processing techniques

    MEHMET ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  4. An automated black-box model discovery with systematic sampling on android mobile applications

    Android uygulamalarda sistematik örnekleme ile otomatikleştirilmiş model keşif yaklaşımı

    ÖMER KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMAL YILMAZ

  5. Çevik yazılım test süreçlerinde risk analizi çalışması

    Risk analysis study in agile software test processes

    IŞILAY PAMUK CANDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLAY KORKUSUZ POLAT