Estimación y toma de decisiones mediante algoritmos evolutivos
En este capítulo se presenta un nuevo método para la aplicación de herramientas de Minería de Datos sobre la etapa de gestión en el proceso de desarrollo del software. Este método está enfocado desde dos perspectivas diferentes, la primera basada en aprendizaje supervisado y la segunda en aprendizaj...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | capítulo de libro |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/146678 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/146678 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Clasificación Minería de Datos Proyectos de Desarrolladores de Software Reglas de Asociación Simulación de Proyectos de Software |
| Sumario: | En este capítulo se presenta un nuevo método para la aplicación de herramientas de Minería de Datos sobre la etapa de gestión en el proceso de desarrollo del software. Este método está enfocado desde dos perspectivas diferentes, la primera basada en aprendizaje supervisado y la segunda en aprendizaje no supervisado. En ambos casos, el objetivo es inducir un conjunto de reglas de gestión que faciliten el proceso de desarrollo de software a los responsables del mismo. Además, en función de cómo y a qué se aplique este técnica, permitirá un análisis a priori, una monitorización del proyecto o un análisis post-mortem. Los resultados obtenidos en este capítulo demuestran cómo la Minería de Datos, en general, y este método, en particular, se presentan como excelentes soluciones para acabar o, al menos, mejorar la crisis “crónica” del proceso de desarrollo del software. |
|---|