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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Wojciechowski, Jaime, 1965- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada | - |
Autor(es): dc.creator | Lima, Vagner Carlos Marcolino | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T13:25:10Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T13:25:10Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/83402 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/83402 | - |
Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Jaime Wojciechowski | - |
Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada. | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências: 26-27 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: O software está presente em várias categorias de sistemas atualmente. Ele pode ser desenvolvido de diferentes formas, o Desenvolvimento Iterativo é uma delas. Esse modelo de processo de software é a base para processos ou métodos amplamente praticados na indústria de software. Ele é capaz de lidar mais facilmente com softwares modernos, os quais estão cada vez complexos e exigindo entregas mais frequentes que agreguem valor ao serviço ou produto do cliente. Nessa abordagem o software é desenvolvido por meio de várias iterações. Esse processo pode gerar um grande volume de dados tornando- se inviável uma análise manual. É comum, portanto, que grandes empresas apliquem métodos ou processos específicos para obter conhecimento a partir desses dados para na sequência difundi-lo dentre os seus integrantes buscando melhorar seus processos produtivos. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi identificar modelos e padrões que sejam válidos e potencialmente interpretáveis de tal forma que possam auxiliar as equipes de software na tomada de decisões inerente à realização de iterações de desenvolvimento de software. Esse objetivo foi norteado pelas seguintes questões, dadas as informações históricas dessas iterações: "é possível prever o resultado de uma iteração?" e "esses dados podem revelar algum padrão relacionado às práticas das equipes de software?". Para alcançar esse objetivo, foi aplicado um método de estudo baseado no KDD-process envolvendo dados de projetos reais e as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Floresta Aleatória. Foram identificados modelos capazes de prever o sucesso (ou falha) de uma iteração de software com até 93% de acurácia e padrões que evidenciam, por exemplo, a importância da prática de constantemente analisar e refinar os itens do backlog do produto. | - |
Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software - Desenvolvimento | - |
Título: dc.title | Aplicação de kdd em dados de iterações de desenvolvimento de software | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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