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Título
Modelos de estimación del software basados en técnicas de aprendizaje automático
Autor(es)
Palabras clave
Estimación de software
Aprendizaje automático
Minería de datos
Software size estimation
Data mining
Clasificación UNESCO
1203 Ciencia de los ordenadores
Fecha de publicación
2007
Citación
Moreno García, Mª N., GarcíaPeñalvo, F. J. (2007) “Modelos de estimación del software basados en técnicas de aprendizaje automático”. En J. Tuya, I. Ramos, J. Dolado (Eds.) Técnicas Cuantitativas para la Gestión en Ingeniería del Software. Páginas 109-126. Oleiros, A Coruña, España: Netbiblo S.N.
Resumen
[EN] Achieving reliable estimates in the initial stages of developing a project is essential for effective decision making. Traditional methods estimation are widely known and used for many years, without However, they are currently being replaced by predictive modeling based in data mining techniques whose superiority to the first has been
demonstrated in numerous studies. This chapter presents an overview of these methods, in particular machine learning algorithms, their Main areas of application in the field of software project management and validation procedures thereof. To illustrate its use shows several case studies: development effort estimation with neural networks, using a decision tree for estimating software size and quality prediction software using genetic programming and multiclasificadores. [ES]La realización de estimaciones fiables en las etapas iniciales del desarrollo de un
proyecto es esencial para una efectiva toma de decisiones. Los métodos tradicionales
de estimación son ampliamente conocidos y utilizados desde hace muchos años, sin
embargo, actualmente están siendo reemplazados por modelos de predicción basados en técnicas de minería de datos cuya superioridad respecto a los primeros ha sido
demostrada en numerosos estudios. En este capítulo se presenta una visión general de
estos métodos, en particular de los algoritmos de aprendizaje automático, sus
principales áreas de aplicación en el ámbito de la gestión de proyectos software y los
procedimientos de validación de los mismos. Para ilustrar su uso se muestran varios
casos de estudio: estimación del esfuerzo de desarrollo con redes neuronales, uso de un
árbol de decisión para la estimación del tamaño del software y predicción de la calidad del software mediante programación genética y con multiclasificadores.
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