How Machines Learn to Code - Testvorhersage auf Basis von Source Code

Machine Learning auf der Grundlage von Source Code ist ein neues Forschungsgebiet im Bereich der künstlichen Intelligenz, das, anders als die klassischen Probleme wie Bildsegmentierung, noch keine etablierten Standardverfahren kennt. Diese Technik bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, etwa im Bereich der statischen Code-Analyse oder bei der automatischen Auswahl relevanter Testfälle. Im Vortrag stellen die Kollegen von TNG Technology Consulting verschiedene Verfahren vor, wie klassische Machine-Learning-Ansätze auf dieses neue Fachgebiet übertragen werden können. Sie lernen die verwendeten Vektorrepräsentationen, aber auch verschiedene Modelle und Methoden zur Ermittlung von Daten kennen.

Nutzen für den Teilnehmer:
Die Teilnehmer lernen geeignete Vektordarstellungen und Modelle für Machine Learning auf Source-Code-Basis kennen wie auch die Problemstellungen, die sich aus diesen ergeben.

Die Thematik wird anhand der Vorhersage von Testergebnissen anhand von Source-Code-Änderungen erläutert.

Behandelte Problemstellungen:
Wir gehen auf die Problemstellung ein, mit welchen Modellen man ein neuronales Netz darauf trainieren kann, bestimmte Testfehlschläge anhand von Source-Code-Änderungen vorherzusagen.

Wir stellen im Vortrag ebenfalls vor, wie aus Source Code Vektoren für die Verwendung in Machine-Learning-Algorithmen extrahiert werden können; darüber hinaus Vorstellung verschiedener Datenquellen für die Ein- und Ausgabedaten

Darüber hinaus erläutern wir, auf welche Probleme wir bei den verschiedenen Modellen und Vektordarstellungen gestoßen sind und wie wir sie überwunden haben.

Vorgetragen von: Thomas Endres
Unternehmen: TNG Technology Consulting GmbH

Vortragssprache: Deutsch
Level: Einsteiger
Zielgruppe: Entwickler, Data Scientists

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