Information System for Identifying Bug Reports Based on Machine Learning Methods

dc.contributor.authorZhebrak, Illia
dc.contributor.authorHrama, Mykhailo
dc.date.accessioned2026-04-14T11:38:15Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThe qualification work on the topic "Information system for identifying bug reports based on machine learning methods" is devoted to the development of an intelligent software system that automatically determines the validity of error reports (bug reports) in software in order to increase the efficiency of the error management process and the quality of development. Кваліфікаційна робота на тему «Інформаційна система для виявлення повідомлень про помилки на основі методів машинного навчання» присвячена розробці інтелектуальної програмної системи, яка автоматично визначає достовірність повідомлень про помилки (баг-звітів) у програмному забезпеченні з метою підвищення ефективності процесу управління помилками та якості розробки.
dc.identifier.citationZhebrak, I. Information System for Identifying Bug Reports Based on Machine Learning Methods / I. Zhebrak, M. Hrama // Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами : матеріали XII Міжнародної науково-технічної Internet-конференції, 27 листопада 2025 р., м. Київ. – Київ : НУХТ, 2025. – С. 73.
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5843-060X
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/51117
dc.language.isoen
dc.subjectmachine learning
dc.subjectbig data
dc.subjectкафедра інформаційних технологій, штучного інтелекту і кібербезпеки
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвеликі дані
dc.titleInformation System for Identifying Bug Reports Based on Machine Learning Methods
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
12 conference 2.pdf
Розмір:
241.52 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
2.95 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: