Detecção de anomalias no funcionamento de software com Machine Learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Yanai, Flávio Kenji lattes
Orientador(a): Gatti, Daniel Couto
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
Programa de Pós-Graduação: Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital
Departamento: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Aprendizado do computador
Software - Testes
Inteligência artificial
Palavras-chave em Inglês:
Detecção de anomalias em software
Machine learning
Computer software - Testing
Artificial intelligence
Deep learning
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://tede2.pucsp.br/handle/handle/23323
Resumo: The dissertation has no abstract
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spelling Gatti, Daniel Coutohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760415J0Yanai, Flávio Kenji2020-11-09T12:17:01Z2020-09-08Yanai, Flávio Kenji. Detecção de anomalias no funcionamento de software com Machine Learning. 2020. 62 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital, Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2020.https://tede2.pucsp.br/handle/handle/23323The dissertation has no abstractO teste de software é muitas vezes é relegado a um segundo plano nas empresas de desenvolvimento de software, os motivos pelos quais isso acontece são os mais diversos. A qualidade do software fica evidentemente muito prejudicada com este comportamento. Estamos acompanhando na década de 2010 uma grande quantidade de aplicações que utilizam a dita Inteligência Artificial. O objetivo deste trabalho é verificar é se podemos e como podemos utilizar a Inteligência Artificial, mais especificamente a área de Machine Learning para auxiliar na detecção precoce de erros de software e melhor consequentemente a qualidade do software. O primeiro capítulo introduz as questões das pesquisas e suas justificativas. No segundo capítulo são apresentados conceitos básicos e o método que iremos utilizar para responder as questões dessa dissertação. O terceiro capítulo realiza um apronfundamento bibliográfico em testes de software. O quarto capítulo trata de Machine Learning. O quinto capítulo descreve como é possível utilizar a Machine Learning para a detecção de anomalias em softwareCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfhttp://tede2.pucsp.br/tede/retrieve/52655/Fl%c3%a1vio%20Kenji%20Yanai.pdf.jpgporPontifícia Universidade Católica de São PauloPrograma de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design DigitalPUC-SPBrasilFaculdade de Ciências Exatas e TecnologiaAprendizado do computadorSoftware - TestesInteligência artificialDetecção de anomalias em softwareMachine learningComputer software - TestingArtificial intelligenceDeep learningCNPQ::ENGENHARIASDetecção de anomalias no funcionamento de software com Machine Learninginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SPinstname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)instacron:PUC_SPTEXTFlávio Kenji Yanai.pdf.txtFlávio Kenji Yanai.pdf.txtExtracted texttext/plain87395https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/23323/4/Fl%c3%a1vio%20Kenji%20Yanai.pdf.txt7e95d846fc2cfb5d4930d87c04c93da9MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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