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J-GLOBAL ID：202002216818738688   整理番号：20A1425768

ソフトウェア性能予測のためのサンプリングと機械学習の相互作用【JST・京大機械翻訳】

The Interplay of Sampling and Machine Learning for Software Performance Prediction

著者 (4件)： Kaltenecker Christian (Software Engineering, Saarland University, Saarbrucken, Saarland, Germany) ,  Grebhahn Alexander (Big Data Engineering, University of Passau, Berlin, Germany) ,  Siegmund Norbert (Software Systems, Leipzig University, Germany) ,  Apel Sven (Software Engineering, Saarland University, Saarbrucken, Saarland, Germany)
資料名： IEEE Software  (IEEE Software)
巻： 37  号： 4  ページ： 58-66  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0714B  ISSN： 0740-7459  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能はソフトウェア工学においてかなりの運動量を得ているが,このドメインを特殊化する大きな課題がある。最近の進歩を概観し,ソフトウェア構成空間の特徴の認識を高め,モデリング,予測および最適化性能のための実用的なガイドラインを提供した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動量 ,  最適化 ,  *相互作用 ,  人工知能 ,  *ソフトウェア ,  ソフトウェア工学 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 性能予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソフトウェア ,  性能予測 ,  サンプリング ,  機械学習 ,  相互作用