ავტორიზაცია
მანქანური სწავლების მეთოდები და მათი შედარებითი ანალიზი (პროგრამული შეცდომების მონიტორინგის მაგალითზე)
ავტორი: სერგეი ბაგდასაროვიანოტაცია:
მოცემულ ნაშრომში ჩვენ განვიხილეთ მანქანური სწავლების მეთოდები და შევადარეთ ისინი პროგრამული შეცდომების მონიტორინგის ამოცანის მაგალითზე. ეს საკითხი არის აქტუალური, რადგან თანამედროვე პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის დროს, ხშირად იჩენს თავს სპეციალური საშუალებების გამოყენების საჭიროება, რომლებიც პროგრამისტებს აძლევენ შესაძლებლობას აკონტროლონ შემუშავების პროცესი, მიიღონ მომხმარებელთა შეფასებები და გუნდის სხვა წევრებთან შეინარჩუნონ კავშირები, განსაკუთრებით დიდ, განაწილებულ პროექტებში. აუცილებელია მოცემული პროცესის ავტომატიზაცია, რომელიც საშუალებას მოგვცემს საქმის უდიდესი წილი ადამიანის ნაცვლად მანქანამ გააკეთოს. მანქანური სწავლების მეთოდები ეფექტურია ამ პრობლემის გადაწყვეტაში. ამ ნაშრომში შეიქმნა მოდული, რომელიც განკუთვნილია დეველოპერის დანიშვნის ავტომატიზაციისთვის, რომელიც პასუხისმგებელია პროგრამული უზრუნველყოფის ექსპლუატაციის დროს დაშვებული გამონაკლისი სიტუაციის შესწორებაზე. განვიხილეთ მანქანური სწავლების ის მეთოდები, რომლებიც გამოვიყენეთ მოცემულ ნაშრომში. განვიხილეთ მაგალითები მანქანური სწავლების სხვადასხვა მეთოდის გამოყენებით. მოცემულ ნაშრომში განვიხილეთ გამონაკლისი სიტუაციების ანგარიშებზე პასუხისმგებელი პირის ავტომატური დანიშვნის საკითხი. მიმოვიხილეთ მონაცემების გარდაქმნის განსხვავებული მეთოდები და სხვადასხვა კლასიფიკატორების გამოყენების შესაძლებლობები. ასევე მოხდა შედეგების შედარება და ანალიზი. მიღებული მონაცემებიდან გამომდინარე შევარჩიეთ მოდელი რომელსაც ჰქონდა საუკეთესო შედეგი.
მიმაგრებული ფაილები:
Machine Learning Methods and Their Comparison (Program bugs tracking example) [ka]