Методы машинного обучения в области программной инженерии
Машинное Обучение для Обнаружения Code Smell: Систематический Обзор Литературы и Метаанализ
Code smell — это индикатор неоптимального дизайн-решения в исходном коде, которое часто осложняет его изменение и исправление ошибок программиста. На данный момент существуют десятки различных детекторов code smell. Однако были обнаружены три очень важных ограничения, которые могут помешать применению существующих детекторов на практике: (i) разработчики воспринимают результат работы детекторов субъективно, (ii) результаты различных детекторов редко совпадают, и (iii) настройка параметров детектора сильно влияет на результат.
Авторы статьи считают, что машинное обучение может помочь превзойти эти ограничения. Но машинное обучение не очень сильно распространено в области обнаружения code smell. Поэтому, чтобы систематизировать существующее знание и предложить возможные пути развития, был проведен систематический обзор литературы.
На семинаре мы обсудим результаты систематического обзора и те выводы, к которым пришли авторы статьи.
Докладчик: Иван Веселов.
Язык доклада: русский.
Дата и время: 20-е февраля, 20:00-21:30.
Место: Таймс, аудитория 204.
Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars