Предсказание модулей с дефектами методами машинного обучения: различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Новая страница: «Разработчики программного обеспечения уделяют много времени поиску и исправлению ошиб…»
 
Нет описания правки
 
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 от 08:39, 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.