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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9E| Type: | Monografias de Especialização |
| Title: | Aprendizado ativo para descoberta de falhas em códigos fonte utilizando o problema da maximização de diversidade |
| Authors: | Silvio Rogerio Tassini Borges |
| First Advisor: | Gisele Lobo Pappa |
| Abstract: | 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. |
| Subject: | Engenharia de software |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9E |
| Issue Date: | 8-Aug-2011 |
| Appears in Collections: | Especialização em Informática |
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