طراحی مدل پیش بینی خطای نرم افزار با یادگیری عمیق

در سال های اخیر، کیفیت نرم افزار و کاهش خطاهای سیستم های پیچیده به یکی از اولویت های اصلی توسعه دهندگان و سازمان ها تبدیل شده است. پیش بینی خطاهای نرم افزار، با هدف کاهش هزینه های توسعه و بهبود کیفیت، نقش اساسی در مدیریت چرخه عمر نرم افزار ایفا می کند. این مقاله به طراحی و توسعه یک مدل پیش بینی خطای نرم افزار مبتنی بر یادگیری عمیق می پردازد که توانایی شناسایی بخش های پرریسک کد را دارد. مدل ارائه شده با استفاده از شبکه های عصبی عمیق و یادگیری از داده های تاریخی خطا، توانایی تشخیص الگوهای پیچیده و غیرخطی را دارد. نتایج شبیه سازی و ارزیابی مدل نشان می دهد که استفاده از یادگیری عمیق نسبت به روش های سنتی پیش بینی، دقت بالاتر و نرخ هشدار کاذب پایین تری دارد. این مطالعه به توسعه یک چارچوب کاربردی برای مهندسان نرم افزار و مدیران پروژه جهت بهینه سازی فرآیندهای تست و نگهداری کمک می کند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی خطا ، نرم افزار ، یادگیری عمیق ، شبکه عصبی ، کیفیت نرم افزار ، مدیریت خطا