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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9E
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dc.contributor.advisor1Gisele Lobo Pappapt_BR
dc.creatorSilvio Rogerio Tassini Borgespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-14T03:06:44Z-
dc.date.available2019-08-14T03:06:44Z-
dc.date.issued2011-08-08pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUOS-94NM9E-
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado Ativopt_BR
dc.subjectsoftwarept_BR
dc.subjectFalhas dept_BR
dc.subjectProblema da Diversidade Máximapt_BR
dc.subjectGRASPpt_BR
dc.subject.otherEngenharia de softwarept_BR
dc.titleAprendizado ativo para descoberta de falhas em códigos fonte utilizando o problema da maximização de diversidadept_BR
dc.typeMonografias de Especializaçãopt_BR
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