Обучаемые алгоритмы для автоматического поиска и исправления ошибок в программном обеспечении
Ключевые слова:
Программное обеспечение, обнаружение ошибок, автоматическое исправление, машинное обучение, искусственный интеллект, математические модели, контроль качества, анализ кодаАннотация
В данной статье представлены результаты исследования алгоритмов машинного обучения, направленных на улучшение процессов автоматического обнаружения и исправления ошибок в программном обеспечении. Передовые методы искусственного интеллекта использовались для минимизации проблем на всех этапах разработки программного обеспечения. На основе модели алгоритма были интегрированы механизмы анализа данных, обнаружения ошибок и автоматического исправления. Такой подход помогает повысить качество программных систем и оптимизировать процесс разработки. Исследования охватывают математическое моделирование, алгоритмы машинного обучения и архитектуру программного обеспечения.
Библиографические ссылки
Abdollahi, M., & Ghasemi, M. (2021). Machine Learning Approaches for Bug Detection and Fixing in Software Systems. Journal of Software Engineering, 15(4), 200-215.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer Science & Business Media.
Li, Z., Zou, Y., & Hassan, A. (2019). Deep learning-based software bug detection and prediction: A survey. Software Quality Journal, 27(3), 473–502.
OWASP Foundation (2023). OWASP Top 10: The Most Critical Security Risks to Web Applications. Retrieved from owasp.org.
Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Turdikulovich, D. D., O‘G‘Li, A. M. A., & Qizi, G. O. X. Q. (2024). VIDEO TASVIRLARDA INSON KO ‘ZLARINI ANIQLASH UCHUN CHUQUR O ‘RGANISH ALGORITMLARIDAN FOYDALANISH. Al-Farg’oniy avlodlari, (2), 291-295.
O‘G‘Li, A. M. A., Qizi, G. O. X. Q., & Qizi, A. D. B. (2024). QO ‘LYOZMA TASVIR BELGILARINIG NEYRON TARMOQLAR ORQALI TAQQOSLANISHI. Al-Farg’oniy avlodlari, (2), 158-161.
Goipova, X., & Kimsanboyeva, G. (2024). development of software for working with mathematical problems. Journal of technical research and development, 1(1).
Abdurasulova D., Kuldashov O. This paper presents a new approach to stabilizing the parameters of two-color light-emitting diodes (LEDs). By investigating temperature effects, electrical characteristics, and control mechanisms, we propose a method to improve performance stab //Потомки Аль-Фаргани. – 2024. – №. 3. – С. 21-25.
Qaxramonovna E. Z. PROBLEMS OF FEMALE STUDENTS IN LEARNING PROGRAMMING SUBJECTS //Intent Research Scientific Journal. – 2023. – Т. 2. – №. 10. – С. 116-123.
Ermatova Z. ZAMONAVIY DASTURIY MAHSULOTLAR YARATISH VA SIFATINI YAXSHILASHDA DASTURLASH TILLARINI O ‘QITISHNING O ‘RNI //Research and implementation. – 2023.
Оптимизация моделей выражения лица: улучшение градиента и его значение в настройке и регуляризации гиперпараметров // M Asrayev, A Kurbanov, V Fayziyev - Потомки Аль-Фаргани – 2024.
Muhammadiyevich U. B. NEFTNI QAYTA ISHLASH KORXONALARI FAOLIYATI BOSHQARUV TIZIMINI TAKOMILLASHTIRISH //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2024. – №. 2. – С. 132-139.
Soliev B. Navigating the E-Commerce Landscape in Uzbekistan with Python //Journal of technical research and development. – 2023. – Т. 1. – №. 1. – С. 46-50.
Soliev B. Coding the Path to E-Commerce Excellence: A Web Programming Odyssey //Journal of technical research and development. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 471-475.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2024 Xumora G'oipova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
