Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95607
Título: Estimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinas
Palabras clave: estimación de software;aprendizaje de máquinas;modelos de estimación;algoritmos de regresión;tamaño funcional
Editorial: Universidad de Guadalajara
Descripción: 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.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95607
Otros identificadores: http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/134
10.32870/recibe.v8i1.134
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