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

Téléchargements

Téléchargements par mois depuis la dernière année

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.

[thumbnail of eprint11222.pdf]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (847kB) | Prévisualisation
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

Actions (administrateurs uniquement)

Éditer la notice Éditer la notice