文件名称：使用ML实践提高软件开发质量-研究论文
文件大小：212KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 10:24:59
Machine learning software development frameworks
为了跟上创新并以惊人的速度进行软件开发，在过去的四十年中，研究方法得到了发展。 当今，公司正在Swift投资于机器学习（ML），以保持竞争力。 应用程序的开发充满困难，许多人现在正在设计基于AI的解决方案来应对这些挑战。 此外，系统拥有的学习能力固有地为整个系统增加了更多的不确定性。 考虑到在系统中实现ML的普及程度，在添加方式如何干扰软件开发实践方面仍然存在挑战。 为了改善软件功能并保持其功效，该软件是一个不断发展并经历不断变化的对象。 在应用程序的生产过程中会遇到一些困难，通常需要进行高级准备，透明的报告和适当的流程管理。 这些错误会损害一个方向或另一个方向上应用程序的一致性，并可能导致失败。 因此，在当今的竞争中，每个人都必须监视和缓解信息工程中的这些缺陷。 软件预测模型通常用于映射易受更改影响的软件组的动态。 该论文还将推动论文从文献综述中进行严格的实验，以发现各种数据收集替代方案。 提出的主要意见是： 机器学习作为一种用于增强软件开发和参数量化的技术，这会影响软件的生产率，功能和质量。