Повышение качества разработки программного обеспечения с помощью интеллектуального анализа отчетов об ошибках (Анна Громова, SECR-2019) — различия между версиями

{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Повышение качества разработки программного обеспечения с помощью интеллектуального анализа отчетов об ошибках!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2019.secrus.org/program/submitted-presentations/raising-quality-of-software-development-by-data-mining-of-defect-reports/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

<references/>
* https://github.com/exactpro/nostradamus




<!-- topub -->



{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2020-01-22T18:30:4328T10:51:08.506579308892|vimeo_plays=2|youtube_plays=0}}

[[Категория:SECR-2019]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:Мониторинг]]
[[Категория:Управление техподдержкой]]

Версия 07:51, 28 января 2020

Докладчик

Анна Громова

Проект, в рамках которого ведется разработка программного обеспечения, может содержать тысячи отчетов об ошибках (баг репортов). Отчеты об ошибках могут быть рассмотрены как статистические данные. В этих данных существуют скрытые зависимости, выявление которых может быть полезно для инженеров по тестированию, разработчиков, руководителей проектов и других специалистов в области информационных технологий.

Доклад посвящен тому, как технологии машинного обучения могут помочь не только выявить скрытые зависимости в отчетах об ошибках, но и улучшить стратегии тестирования и разработки.

Видео

Презентация

Примечания и ссылки

• Talks page on SECR site

• https://github.com/exactpro/nostradamus

Plays:2   Comments:0