Estimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinas

Autor:	Gibran Fuentes Pineda, Jesus Ivan Saavedra Martinez, Maria Elena Gonzalez
Rok vydání:	2019
Předmět:	lcsh:Computer engineering. Computer hardware algoritmos de regresión tamaño funcional estimación de software Ingeniería lcsh:TK7885-7895 modelos de estimación Estimación de software aprendizaje de máquinas
Zdroj:	Universidad Nacional Autónoma de México UNAM Redalyc-UNAM ReCIBE. Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica (México) Num.1 Vol.8 ReCIBE, Vol 8, Iss 1, Pp 1-22 (2019)
ISSN:	2007-5448
DOI:	10.32870/recibe.v8i1.134
Popis:	La estimación del esfuerzo de proyectos de software es el proceso de predecir el esfuerzo requerido para desarrollar o mantener un sistema de software. Desarrollar modelos de estimación y técnicas apropiadas es fundamental para evitar pérdidas causadas por una estimación deficiente, donde se termina invirtiendo más esfuerzo del estimado.La precisión y confiabilidad de las estimaciones desempeñan un papel muy importante en la gestión de proyectos, ya que permiten un monitoreo y control factible para garantizar que los proyectos se terminarán de acuerdo a lo planeado.Este documento presenta una comparación entre modelos de estimación tradicionales basados en modelos estadísticos y modelos generados a partir de algoritmos de regresión de aprendizaje de máquinas.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::42fc0c6e5ac5238fd0a91595f392fd1f https://doi.org/10.32870/recibe.v8i1.134 Zobrazit plný text záznamu