AutoML을 적용한 소프트웨어 결함 예측

Q: 이 논문에서 정의한 자동화된 머신러닝(AutoML)이란 무엇인가?

자동화된 머신러닝(AutoML)은 머신러닝 수행 과정에서 반복적인 작업을 줄여 엔지니어들의 생산성 향상에 기여하는 기법이다. 이는 데이터 전처리, 특징 공학, 모델 선택 및 매개변수 최적화와 같은 여러 단계를 전반적으로 자동화하여 예측 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다.

Q: 소프트웨어 결함 예측에 가장 적합한 AutoML 도구는 무엇인가?

연구 결과, H2O 도구가 소프트웨어 결함 예측 데이터셋에 적용했을 때 가장 우수한 결함 예측 성능을 보이며 학습 시간 또한 가장 짧았다. 특히 H2O는 최적의 수행 환경을 쌓아가는 특징이 SDP 데이터에 잘 반영되어 다른 도구들보다 통계적으로 유의미한 성능 차이를 나타냈다.

최지원; 이재욱; 류덕산; 김순태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최지원 (전북대학교) 이재욱 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 218 - 220 (3page)

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소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함도가 높은 모듈을 식별해 한정된 품질 보증 자원을 효과적으로 배분하는데 도움을 준다. SDP를 위해 일반적으로 과거 결함 데이터의 패턴을 분석하는 머신러닝 기법이 활용된다. 머신러닝 기법에는 많은 매개변수가 포함 되어있고, 프로젝트 데이터별로 예측 성능을 최적화하기 위해서는 매번 매개변수를 조정하는 작업이 필요하다. 최근, 머신러닝 수행 과정에서 반복적인 작업을 줄여주는 자동화된 머신러닝 기법(Automated Machi ... 전체 초록 보기

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