К созданию обобщаемых моделей прогнозирования сбоев программного обеспечения: подход на основе ма...

Описание: 🔍 Что рассматривается в этом видео

✅ Почему традиционные модели прогнозирования сбоев часто не обеспечивают обобщения
✅ Ключевые проблемы: смещение набора данных, смещение, специфичное для проекта, и дисбаланс классов
✅ Разработка признаков для прогнозирования сбоев (метрики кода, метрики процесса, история дефектов, журналы)
✅ Конвейер машинного обучения: предварительная обработка данных → обучение → валидация → тестирование
✅ Методы повышения обобщающей способности: межпроектное обучение, нормализация, регуляризация, трансферное обучение и адаптация к предметной области
✅ Оценка модели с использованием надежных метрик: точность, полнота, F1-мера, AUC, MCC
✅ Практическое значение: сокращение времени простоя, повышение качества релизов и поддержка проактивной отладки

🎯 Кому следует посмотреть?

Студентам, исследователям, инженерам-программистам, командам контроля качества и специалистам DevOps, работающим над надежностью программного обеспечения, прогнозированием дефектов и машинным обучением для разработки программного обеспечения.

Издатель: Jack Sparrow Publishers
Журнал: International Journal of Research and Development in Engineering Sciences (IJRDES), www.ijrdes.com, e-ISSN: 2582-4201

Название статьи: К обобщаемым моделям в прогнозировании отказов программного обеспечения: подход на основе машинного обучения
Ссылка на статью: https://ijrdes.com/paper-view/towards...
DOI: https://doi.org/10.63328/IJRDES-V7CIP3

Современные программные системы сложны и постоянно развиваются, что делает надежное прогнозирование отказов критически важной задачей для обеспечения качества, DevOps и технического обслуживания. В этом видео мы представляем «К созданию обобщаемых моделей прогнозирования сбоев программного обеспечения: подход на основе машинного обучения», фокусируясь на том, как машинное обучение может прогнозировать сбои, оставаясь при этом устойчивым к различным проектам, версиям и средам.

📌 Отказ от ответственности

Это видео предназначено исключительно для образовательных и исследовательских целей. Любые наборы данных, результаты и примеры представлены для обучения и могут быть упрощены для пояснения.

👍 Лайк | 💬 Комментарий | 🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше научно-популярного контента о технологиях!

#ПрограммнаяИнженерия #МашинноеОбучение #ПрогнозированиеСбоев #ПрогнозированиеДефектов #НадежностьПрограммногоОбработки #ИскусственныйИнтеллект #НаукаОДанные #DevOps #QA #Исследования #SE4ML