Toma de decisiones científica en la ingeniería de software mediante inteligencia computacional y análisis de datos

Autores
Casanova, Carlos; Chichi, Manuel; Hoet, Leonardo; Pereyra Rausch, Fernando; Prado, Lucas; Daián Rottoli, Giovanni; Schab, Esteban; De Battista, Anabella
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La adopción de herramientas formales que complementen la experiencia y el buen juicio en las distintas actividades de un proceso de desarrollo de software todavía es un pendiente dentro la industria del software. La falta de conocimientos respecto de enfoques realistas para resolver problemas de la IS y la falta de herramientas software que auxilien a los tomadores de decisiones utilizando tales enfoques son dos carencias que pueden explicar las dificultades en esta adopción. Las líneas de investigación aquí propuestas tienden a suplir ambas. Para esta tarea se propone la utilización de tanto técnicas comprendidas en lo que se conoce como Inteligencia Computacional (IC), dentro de las cuales se encuentran la teoría de conjuntos difusos, las redes neuronales y la computación evolutiva, como también de herramientas de la Ciencia de Datos, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros. Estas técnicas son capaces de brindar la flexibilidad necesaria para crear métodos y modelos que sean tolerantes a la imprecisión, la falta de información y la aproximación, características que le son propias a los contextos de decisión en la IS.
Eje: Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Ingeniería de software
Optimización
Inteligencia computacional
Ciencia de datos
Preferencias
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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