SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Identifikacija slabe kode s strojnim učenjem
Avtorji:Šoln, Roman (Avtor)
Kokol, Peter (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf VS_Soln_Roman_2019.pdf (1,56 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomsko delo opisuje nastanek in razvoj aplikacije za identifikacijo slabe kode s strojnim učenjem. Predstavljen je začetek, kdaj se je vse skupaj začelo razvijati, ter že obstoječe rešitve. Predstavljeni so vonji, ki jih lahko koda oddaja ter tudi, kako te vonje odstranimo. Opisano je tudi, kdaj vonje ignoriramo ter zakaj to storimo. Na kratko so opisane uporabljene tehnologije ter orodja in njihove glavne značilnosti. Opisan je potek razvoja same aplikacije po delih, ki so ključnega pomena za pravilno delovanje same aplikacije. Predstavljen je tudi videz in delovanje same aplikacije.
Ključne besede:Strojno učenje, priprava podatkov, identifikacija, slaba koda
Leto izida:2019
Založnik:R. Šoln
Izvor:[Maribor
UDK:004.85:004.056.5(043.2)
COBISS_ID:22212118 Povezava se odpre v novem oknu
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:400
Število prenosov:60
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Bad code identification with machine learning
Opis:The diploma work describes the creation and development of an application for the identification of a bad code with machine learning. Represent the beginning, when all began to develop and describe already existing solutions. Represents the smells and why code can stink bad and how to remuve it. It is also described when we should ignore the smells, and why we should do it. Describes the technologies and tools used and their main characteristics. The development of the application itself is divided into sections that are crucial for the proper functioning of the application itself. The appearance and performance of the application itself is presented.
Ključne besede:Machine learning, data preparation, identification, bad code


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici