Minería de imágenes en repositorios de proyectos de Software soportada por Machine Learning : [Recurso Electrónico] / Sergio Andrés Rodríguez Torres.
Por: Rodríguez Torres, Sergio Andrés
Colaborador(es): Benavides Navarro, Luis Daniel [director.] | Garzón A, Wilmer [Co director.] | Cadavid R, Héctor [Co director.]Idioma: Español Editor: Bogotá (Colombia) : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2023Descripción: 55 paginas. gráficosTema(s): MINERÍA DE REPOSITORIOS | RED NEURONAL | APRENDIZAJE PROFUNDOClasificación CDD: 005.74 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Resumen: Este documento presenta un análisis enfocado a los diagramas de software en
repositorios Git. Para el análisis se construyó un dataset con 5.981 imágenes
con las categorías none, diagrama de actividades, diagrama de secuencia,
diagrama de clases, diagrama de componentes, diagrama de casos de uso
y diagramas cloud. Dicho dataset se usó para el entrenamiento de una red
convolucional DenseNet169 pre-entrenada con el dataset ImageNet usando
la técnica de transfer learning. La red alcanzó una exactitud en la predicción
del 98.6 % y un f1-score de 98.3 %. Luego se usaron técnicas de minería de
repositorios para analizar 2’469.206 imágenes equivalentes a 231 GB en datos,
obtenidas de 287.201 repositorios. Con el fin de conocer que tan común es
cargar imágenes de diagramas, cómo se distribuyen en los repositorios de
software y cada cuanto se actualizan.
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Info Vol | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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TRABAJOS DE GRADO
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Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | Digital | 005.74 R696m (Navegar estantería) | Ej.1 | 1 | Disponible | D002307 |
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Navegando Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Estantes, Ubicación: Fondo general, Código de colección: Digital Cerrar el navegador de estanterías
Tesis (Magíster en Informática)
Este documento presenta un análisis enfocado a los diagramas de software en
repositorios Git. Para el análisis se construyó un dataset con 5.981 imágenes
con las categorías none, diagrama de actividades, diagrama de secuencia,
diagrama de clases, diagrama de componentes, diagrama de casos de uso
y diagramas cloud. Dicho dataset se usó para el entrenamiento de una red
convolucional DenseNet169 pre-entrenada con el dataset ImageNet usando
la técnica de transfer learning. La red alcanzó una exactitud en la predicción
del 98.6 % y un f1-score de 98.3 %. Luego se usaron técnicas de minería de
repositorios para analizar 2’469.206 imágenes equivalentes a 231 GB en datos,
obtenidas de 287.201 repositorios. Con el fin de conocer que tan común es
cargar imágenes de diagramas, cómo se distribuyen en los repositorios de
software y cada cuanto se actualizan.
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