Predição Just-In-Time de Defeitos em Software Utilizando Inteligência Artificial - Ramos, Ismael Araújo; Amora, Márcio André Baima (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2019)
Durante o desenvolvimento ou modificação de um software, deve ser garantido que o produto final chegue ao usuário com a menor quantidade de erros possíveis. Métodos de predição de defeitos em software podem ser usados para isso. Neste artigo é apresentado um estudo utilizando, para a solução do problema de identificação de erros Just-In-Time (JIT), rede neural artificial (Artificial Neural Network - ANN) e árvore de decisão (Decision Tree - DT). As bases de dados utilizadas como treino, teste e validação neste trabalho foram as mesmas utilizadas e compiladas por [Kamei et al. 2013]. Os resultados obtidos, tanto com a ANN e com a DT são em média superiores aos trabalhos de [Kamei et al. 2013] e [Yang et al. 2017].