Using machine learning to estimate execution effort of functional tests / Uso de aprendizado de maquina para estimar esforço de execução de testes funcionais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O planejamento das atividades de teste tem papel essencial para qualquer equipe independente de testes que realize testes de diferentes sistemas de software, desenvolvidos por diferentes equipes de desenvolvimento. Dado que o esforço empreendido no processo de testes pode chegar até a metade do esforço total de desenvolvimento de um sistema, estimar adequadamente o esforço de testes pode evitar custos desnecessários e contribuir para a boa qualidade dos produtos. Para superar este desafio, ferramentas de aprendizado de máquina têm sido usadas em pesquisa para estimar esforço e para solucionar outros problemas de engenharia de software, principalmente porque eles constituem uma classe de problemas complexos com muitas limitações à sua solução por abordagens matemáticas clássicas. Este trabalho estuda a aplicação das ferramentas de aprendizado de máquina - redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte - e de ferramentas de seleção de variáveis na solução do problema de estimar esforço de execução de testes funcionais. Um estudo do processo de execução de testes é desenvolvido e são conduzidos experimentos em duas bases de dados reais com o objetivo de propor uma metodologia adequada para abordar sistematicamente o problema, tanto em termos de qualidade de resultados como em praticidade de uso. As principais contribuições deste trabalho são: a proposta de realizar a seleção de variáveis para a síntese da base de dados; a adoção de um modelo de rede neural treinada por uma função custo assimétrica; e um estudo comparativo de desempenho dos modelos preditores

ASSUNTO(S)

software machine learning variaveis latentes software variables (mathematics) latent variables variaveis (matemática) aprendizado de computador

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