Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos

La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Casanova, Carlos, Chichi, Manuel, Hoet, Leonardo, Pereyra Rausch, Fernando, Prado, Lucas, Daián Rottoli, Giovanni, Schab, Esteban, De Battista, Anabella
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
Ingeniería de software
Optimización
Inteligencia computacional
Ciencia de datos
Preferencias
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120439
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos
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description La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.
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