Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Yapay Öğrenme ile Yazılım Test Eforu Tahmini

Yıl 2021, Cilt: 4 Sayı: 1, 38 - 44, 15.01.2021

Öz

Yazılım Test dünyasındaki en önemli problemlerden bir tanesi yazılım test planları oluşturulurken test eforunun net bir şekilde belirlenememesidir. Yazılım test süreci, her zaman yazılımın içerisinde hatalar olduğunu önkoşul olarak kabul etmeli ve olabildiğince fazla hata bulabilmek için çabalamalıdır. Bundan dolayı projelerdeki yazılım test işçiliği için ayrılması gereken süre ve kaynak ihtiyacının doğru bir şekilde belirlenebilmesi, proje takvimlerinin oluşturulabilmesi ve kaynakların verimli bir şekilde kullanılabilmesi için önem arz etmektedir. Bu makalede makine öğrenme algoritmaları kullanarak yazılım test eforu tahmini üzerine yeni bir metot önerilmiştir. Önerilen metot ile ASELSAN bünyesinde geliştirilen, Komuta Kontrol Kullanıcı Arayüzü Yazılımları ve Gömülü ve Gerçek Zamanlı Yazılımları doğrulamak için harcanan test eforu analiz edilerek, ileride yapılması planlanan test aktiviteleri için etkin bir test eforu tahmini yapılmaktadır.

Kaynakça

  • [1] Natália França Felipe, (2014) “A Comparative Study of Three Test Effort Estimation Methods”, Revista Cubana de Ciencias Informáticas, Vol. 8, No. Especial UCIENCIA
  • [2] Praveen Ranjan Srivastava, (2015) “Estimation of software testing effort using fuzzy multiple linear regression”, Int. J. Software Engineering, Technology and Applications, Vol. 1, Nos. 2/3/4
  • [3] Daniel G. e Silva, (2010) “Machine learning methods and asymmetric cost function to estimate execution effort of software testing”, Third International Conference on Software Testing, Verification and Validation
  • [4] Praveen Ranjan Srivastava, (2012) “Software test effort estimation: a model based on cuckoo search”, Int. J. Bio-Inspired Computation, Vol. 4, No. 5
  • [5] Dharmender Singh Kushwaha and A.K. Misra, (2008) “Software Test Effort Estimation”, ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, May 2008 Vol. 33 No. 3
  • [6] Prasanta Bhattacharya, (2012) “Software Test Effort Estimation Using Particle Swarm Optimization”
  • [7] Suresh Nageswaran, (2001) “Test Effort Estimation Using Use Case Points” Quality Week 2001, San Francisco, California, USA, June 2001
  • [8] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, “Pattern Classification” Second Eddition, ISBN-13: 978-0471056690
  • [9] O. Ege Adalı, N. Alpay Karagöz, (2017) “Software Test Effort Estimation” 43rd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA)
Toplam 9 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Özgenil Meriç

A. Murat Özbayoğlu

Yayımlanma Tarihi 15 Ocak 2021
Yayımlandığı Sayı Yıl 2021 Cilt: 4 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Meriç, Ö., & Özbayoğlu, A. M. (2021). Yapay Öğrenme ile Yazılım Test Eforu Tahmini. Veri Bilimi, 4(1), 38-44.



Dergimizin Tarandığı Dizinler (İndeksler)


Academic Resource Index

logo.png

journalseeker.researchbib.com

Google Scholar

scholar_logo_64dp.png

ASOS Index

asos-index.png

Rooting Index

logo.png

www.rootindexing.com

The JournalTOCs Index

journal-tocs-logo.jpg?w=584

www.journaltocs.ac.uk

General Impact Factor (GIF) Index

images?q=tbn%3AANd9GcQ0CrEQm4bHBnwh4XJv9I3ZCdHgQarj_qLyPTkGpeoRRmNh10eC

generalif.com

Directory of Research Journals Indexing

DRJI_Logo.jpg

olddrji.lbp.world/indexedJournals.aspx

I2OR Index

8c492a0a466f9b2cd59ec89595639a5c?AccessKeyId=245B99561176BAE11FEB&disposition=0&alloworigin=1

http://www.i2or.com/8.html



logo.png