Título: | Estimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinas |
Autores: | Saavedra Martínez, Jesús Iván ; Ibargüengoitia González, María Guadalupe Elena ; Fuentes Pineda, Gibran |
Tipo de documento: | texto impreso |
Editorial: | Universidad de Guadalajara, 2019-10-17 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica; Vol. 8, Núm. 1 (2019): May 2019 - Oct 2019; C7 2007-5448 Copyright (c) 2019 ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/mx/deed.es_ES |
Idiomas: | Español |
Palabras clave: | Computación e Informática |
Resumen: | 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. |
En línea: | http://recibe.cucei.udg.mx/ojs/index.php/ReCIBE/article/view/134 |
Ejemplares
Estado |
---|
ningún ejemplar |