Sirvi Autor "Arikan, Atakan" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 1 1
  • Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Probleemi lahendamise ajakulu prognoosimine süvaõppe abil
    (2019) Arikan, Atakan; Dietmar Pfahl
    Probleemi lahendamise ajakulu prognoosimine tarkvaraprojektide korral on suure tähtsusega, kuna selliste projektide planeerimine on raske. Probleemi lahendamisele kuluva aja täpne hindamine on eriti vajalik agiilses tarkvaraarenduses, nt sprindi planeerimises, sest see võimaldab planeerida täpselt. Käesolev magistritöö keskendub antud probleemi kaasaegsetele lähenemisviisidele ja nende efektiivsuse uurimisele. Töös arutletakse selle üle, kuidas on võimalik struktureerida ja rakendada süvaõppe algoritme probleemi lahendamisele kuluva aja prognoosimiseks. Süvaõppe meetodite abil saadud tulemusi võrreldakse teiste kaasaegsete tulemustega. Andmed, mida antud lõputöös kasutatakse, sisaldavad umbes 700 000 ülesannet. Andmed on kollektiivselt kogutud samas valdkonnas varasemalt läbiviidud uurimustest. Kasutades olemasolevaid andmeid, on töös plaanis valideerida olemasolevaid tulemusi ja neid täiendada.