Prédiction des classes à tester dans un logiciel orienté objet : vers une approche basée sur la représentation matricielle et l’apprentissage machine

Romero Rengel, Ivan Gabriel (2023). Prédiction des classes à tester dans un logiciel orienté objet : vers une approche basée sur la représentation matricielle et l’apprentissage machine. Mémoire. Trois-Rivières, Université du Québec à Trois-Rivières, 53 p.

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Type de document:	Thèse et mémoire (Mémoire)
Informations complémentaires:	par Ivan Gabriel Romero Rengel. Comprend des références bibliographiques (pages 39-41). Comprend un résumé en français et en anglais. Thèses et écrits académiques.
Mots-clés libres:	Logiciel orienté-objet Maintenance Qualité Résolution de bogues Processus de test Prédiction des classes à tester Convolutif Réseaux neuronaux Apprentissage de machine Apprentissage profond Représentation matricielle Métrique
Division:	Mathématiques et informatique appliquées
Date de dépôt:	03 avr. 2024 17:26
Dernière modification:	25 avr. 2024 20:41
URI:	https://depot-e.uqtr.ca/id/eprint/11222

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