Aprendizado ativo para descoberta de falhas em códigos fonte utilizando o problema da maximização de diversidade
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9E |
Resumo: | O presente trabalho tem como principal objetivo apresentar uma nova abordagem de Aprendizado Ativo, e propor uma forama de utilizá-lo na busca por código-fontes passível de falha. A tecnologia crescente tem permitido sistemas de software cada vez mais complexos e, por conseguinte, códigos-fonte cada vez maiores. A busca por código com falha torna-se, então, tarefa de alto custo e, por vezes, humanamente inviável. Dessa forma, o problema de busca por falha em código-fonte é melhor tratado quando modelado como um problema de aprendizado. Ainda assim, existe a necessidade de um número de dados, códigos, rotulados para o aprendizado do algoritmo. Para diminuirmos essa necessidade, utilizamos o paradigma do Aprendizado Ativo, que seleciona dentro de um conjunto, um subconjunto de elementosque forneçam informações relevantes para aprendizado. Nesse trabalho determinamos que a seleção seja baseada no problema da diversidade máxima, um problema de otimização que busca selecionar elementos que apresentem maior diversidade em relação a uma característicadentro de um conjunto. |
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Gisele Lobo PappaSilvio Rogerio Tassini Borges2019-08-14T03:06:44Z2019-08-14T03:06:44Z2011-08-08http://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9EO presente trabalho tem como principal objetivo apresentar uma nova abordagem de Aprendizado Ativo, e propor uma forama de utilizá-lo na busca por código-fontes passível de falha. A tecnologia crescente tem permitido sistemas de software cada vez mais complexos e, por conseguinte, códigos-fonte cada vez maiores. A busca por código com falha torna-se, então, tarefa de alto custo e, por vezes, humanamente inviável. Dessa forma, o problema de busca por falha em código-fonte é melhor tratado quando modelado como um problema de aprendizado. Ainda assim, existe a necessidade de um número de dados, códigos, rotulados para o aprendizado do algoritmo. Para diminuirmos essa necessidade, utilizamos o paradigma do Aprendizado Ativo, que seleciona dentro de um conjunto, um subconjunto de elementosque forneçam informações relevantes para aprendizado. Nesse trabalho determinamos que a seleção seja baseada no problema da diversidade máxima, um problema de otimização que busca selecionar elementos que apresentem maior diversidade em relação a uma característicadentro de um conjunto.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia de softwareAprendizado AtivosoftwareFalhas deProblema da Diversidade MáximaGRASPAprendizado ativo para descoberta de falhas em códigos fonte utilizando o problema da maximização de diversidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALsilviorogerioborges.pdfapplication/pdf164100https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-94NM9E/1/silviorogerioborges.pdfae7179ceb188961665827e5fd689dbb2MD51TEXTsilviorogerioborges.pdf.txtsilviorogerioborges.pdf.txtExtracted texttext/plain36199https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-94NM9E/2/silviorogerioborges.pdf.txt8b82d05fe30abc6e811dc90de1b91ea2MD521843/BUOS-94NM9E2019-11-14 14:10:00.581oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-94NM9ERepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T17:10Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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