АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ЦЕЛЬЮ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Вишневская Татьяна Ивановна, Климов Илья Сергеевич

В данной статье представлен обзор дефектов программного обеспечения (далее  ПО), встречающиеся как на стадии разработки, так и в процессе использования программного продукта. Выделены три группы в классификации методов для их обнаружения: статические, динамические и эксплуатационные. Рассмотрена возможность применения машинного обучения для обнаружения дефектов разрабатываемого ПО. Представлен обзор наиболее распространенных методов машинного обучения (наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, дерево решений, случайный лес, бустинг) и результаты сравнения этих методов на основе выбранных метрик. В заключении сделан вывод о том, что для задачи обнаружения дефектов ПО наиболее эффективным и перспективным является метод градиентного бустинга.

Ключевые слова:дефект, машинное обучение, обнаружение, методы