Предсказание модулей с дефектами методами машинного обучения — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «Разработчики программного обеспечения уделяют много времени поиску и исправлению ошиб…»)
 
 
Строка 3: Строка 3:
 
Глобальная задача исследования - создание продукта, способного предсказать, локализовать и автоматически исправить дефекты в коде.  
 
Глобальная задача исследования - создание продукта, способного предсказать, локализовать и автоматически исправить дефекты в коде.  
  
==== Текущие задачи ====
+
=== Текущие задачи ===
 
* Решение задачи предсказания дефектов
 
* Решение задачи предсказания дефектов
 
* Сбор датасета по локализации дефектов и исправлений
 
* Сбор датасета по локализации дефектов и исправлений
Строка 9: Строка 9:
 
* Решение задачи автоматического исправления замечаний и дефектов в коде (automated program repair)
 
* Решение задачи автоматического исправления замечаний и дефектов в коде (automated program repair)
  
==== Необходимые навыки ====
+
=== Необходимые навыки ===
 
* Программирование на C / Python
 
* Программирование на C / Python
 
* Знакомство с нейронными сетями (RNN, LSTM, Keras, Tensorflow)
 
* Знакомство с нейронными сетями (RNN, LSTM, Keras, Tensorflow)

Текущая версия на 11:39, 23 июня 2018

Разработчики программного обеспечения уделяют много времени поиску и исправлению ошибок (багов) в коде, а также тестированию программного обеспечения. Поиск ошибок (в более общем случае - дефектов) проводится вручную на этапе code review и, следовательно, забирает у команды время, которое может быть затрачено на написание нового кода.

Глобальная задача исследования - создание продукта, способного предсказать, локализовать и автоматически исправить дефекты в коде.

Текущие задачи

  • Решение задачи предсказания дефектов
  • Сбор датасета по локализации дефектов и исправлений
  • Решение задачи локализации дефектов
  • Решение задачи автоматического исправления замечаний и дефектов в коде (automated program repair)

Необходимые навыки

  • Программирование на C / Python
  • Знакомство с нейронными сетями (RNN, LSTM, Keras, Tensorflow)
  • Владение английским языком
  • Склонность к исследовательской работе


Подробности в слайдах презентации.