～ バグの有無とメトリクスを使った分析法、機械学習を用いたバグ予測モデル、リポジトリマイニングとバグ予測・品質保証への活用 ～
・ソースコードにおけるバグ混入の傾向や特徴を定量的に把握し、バグの早期発見やソフトウェア品質の作り込みに活かすための講座！
・メトリクス手法と機械学習を活用したバグ予測法を修得し、ソフトウェアの定量的な分析と品質保証に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
ソフトウェアメトリクスの基礎と機械学習を活用したバグ予測・品質管理のポイント ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ソフトウェア開発は人間の知的作業であり、作業誤り（バグ混入）の発生リスクは常にあるといえます。それゆえ、バグが潜在するソースコードやそこにバグを作ってしまう状況に見られる傾向や特徴を定量的に把握し、品質管理に役立てていくことが重要です。
本セミナーではソースコードやその開発過程に関する特徴をソフトウェアメトリクスによって定量化し、そこに統計モデルや機械学習を活用することでバグのあるソフトウェアの特徴を分析したり、バグの潜在をテストに先立って予測したりする手法について解説します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ソフトウェア開発に携わる方、ソフトウェアの品質管理・プロセス改善に携わる方 ・統計モデルや機械学習のソフトウェア工学への応用に興味のある方 |
| 予備知識 | ・ソフトウェア開発に携わる方であれば特別な予備知識は不要です |
| 修得知識 |
・ソフトウェアメトリクスの基礎知識 ・メトリクスを使ったバグ予測の基本的な考え方と実践方法 |
| プログラム |
１．ソフトウェアメトリクスの基礎 （１）．ソフトウェアメトリクスとその種類 （２）．メトリクス測定と関係するツール
２．バグの有無とメトリクス値の関係分析 ～そのメトリクスはバグの有無に関係するか～ （１）．単一のメトリクスを使った分析 ａ．データ分布の比較 ｂ．閾値を使った簡単な判定とその評価 ｃ．ＲとPythonを使ったデモ （２）．複数のメトリクスを使った分析 ａ．決定木分析 ｂ．ロジスティック回帰分析 ｃ．複数のメトリクスを組み合せる際の注意点 ｄ．ＲとPythonを使ったデモ
３．機械学習を用いたバグ予測モデル ～そのモジュールにバグは有りそうか～ （１）．機械学習によるバグ予測の概要 （２）．基本的な手法の紹介 ａ．ロジスティック回帰モデル ｂ．決定木モデル ｃ．ランダムフォレスト ｄ．勾配ブースティング （３）．モデル構築の際の注意点 （４）．ＲとPythonを使ったデモ
４．リポジトリマイニングとバグ予測・品質保証活動 （１）．リポジトリマイニングとは （２）．ロジカルカップリング分析で変更漏れを防止 （３）．Just In Time バグ予測でバグの混入を早期発見 |
| キーワード | メトリクス測定 閾値 ロジスティック回帰 決定木 勾配ブースティング Ｒ Python モデル構築 リポジトリマイニング ロジカルカップリング分析 バグ予測 作業誤り バグ混入 |
| タグ | ソフト管理、ソフト品質、ソフト教育 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日