Makine öğrenmesi destekli Scrum planlama otomasyonu
Machine learning supported automation in Scrum planning
- Tez No: 888141
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Modern dünyada yazılım geliştirme süreçleri ele alındığında görülebilir ki, dünyanın her yerinde birbirinden farklı yazılım geliştirme ve planlama metotları uygulanmaktadır. Bunlardan en yayın olanlarından biri sürekli geliştirme ve sürekli çalışan bir ürün elde etmeyi hedefleyen, uzun planlamalar yerine kısa süreli ve ölçülebilir planlamaları tercih eden, takım bazlı daha ufak ekipler halinde çalışıp bir arada bir proje geliştirmeye imkan sağlayan, Agile tabanlı Scrum yöntemidir. Bu yöntemde yapılacak olan işin tamamı göz önüne alınarak daha küçük parçalara bölme ve bu küçük parçalar ile adım adım, her seferinde çalışan bir ürün elde etme odaklı bir süreç planlaması söz konusudur. Bu ufak parçalar Scrum'ın bir etkinliği olan“planlama”sırasında takım tarafından puanlanıp, bu puanlanan işler sonucunda bir Sprint süresinde ne kadar iş yapılabildiğinin ölçümü ve bir sonraki sprintte ne kadar iş yapılabileceğinin öngörüsü sağlanmaktadır. Bu puanlama sırasında verilen puanlara Story Point denmektedir. Bu süreç her ne kadar proje planlaması açısından çok verimli olsa da her sprint planlamasında tüm takımın tek tek yapılacak işlerin üzerinden geçilmesini ve puanlamasını gerektirdiği için zaman açısından çok maliyetli olmaktadır. Bu çalışma kapsamında, yazılım geliştirme sürecinde takımın üzerinde özellikle zaman açısından yüksek maliyet yaratan bu puanlama sistemini, makine öğrenmesi destekli bir otomasyon sistemi ile hafifletmeyi ve daha stabil bir süreç haline getirmek amaçlanmaktadır. Bu otomasyon sistemi kurulurken genel yazılım geliştirme ve planlama süreçleri bilgisi ile makine öğrenmesi teknolojilerinden faydalanılmıştır.
Özet (Çeviri)
When it comes to software development processes in the modern world, it can be seen that various software development and planning methods are implemented across the globe. One of the most popular ones is the Agile-based Scrum method, which aims to achieve continuous development and continuously working product delivery, preferring short-term and measurable planning over long-term planning. It allows teams to work together in smaller teams, enabling the development of a project collectively. In this method, the entire task at hand is divided into smaller pieces, and a process plan is focused on obtaining a working product step by step with these smaller pieces. These small pieces are scored by the team during the“planning”phase, which is an activity of Scrum. By scoring these tasks, the measurement of how much work can be done in a Sprint period and the prediction of how much work can be done in the next sprint are provided. This scoring is referred as Story Points. Although this process is very efficient in terms of project planning, it becomes time-consuming because it requires the entire team to go through and score each individual task during each sprint planning. Within the scope of this study, the aim is to mitigate the high time cost of this scoring system, which particularly burdens the team in terms of time, and transform it into a more stable process using a machine learning-supported automation system. When establishing this automation system, both general software development a planning process knowledge and machine learning Technologies have been utilized
Benzer Tezler
- Makine öğrenimi yöntemlerine dayali bilgisayar destekli tani sisteminin geliştirilmesi: Proteomik teknolojileri üzerine uygulaması
Development of computer aided diagnostic system based on machine learning methods: Application on proteomics technologies
ŞEYMA YAŞAR
Doktora
Türkçe
2023
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
- Açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerine dayalı bilgisayar destekli tahmin modelinin geliştirilmesi: metabolomik teknolojileri üzerine uygulaması
Development of a computer-aided predictive model based on explainable artificial intelligence methods: application on metabolomics technologies
FATMA HİLAL YAĞIN
Doktora
Türkçe
2024
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİNÇER GÖKSÜLÜK
- Değişken kapasiteli buzdolabı kompresörü için emme ve egzoz valf yaprağının COP ve SGD açısından optimizasyonu
Optimization of suction and exhaust reed valve in COP and SPL for reciprocating inverter compressor
KEREM KARAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Makine öğrenmesi destekli hile tespiti ve bir uygulama
Machine learning supported fraud detection and an application
ÖNDER GÜR
- Makine öğrenmesi destekli akciğer görüntüleme
Machine learning assisted lung imaging
GÜLCE LEYLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAKİFE YASEMİN TOPALOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EGESOY