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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20350| Title: | Estimativa de esforço para tarefas em projetos de desenvolvimento de software. |
| Other Titles: | Effort estimation for tasks in software development projects. |
| ???metadata.dc.creator???: | ABREU NETO, Antônio Pedro de. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | CAMPELO, Claudio Elízio Calazans. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | ALMEIDA, Carlos Wilson Dantas. |
| ???metadata.dc.contributor.referee2???: | MASSONI, Tiago Lima. |
| Keywords: | Desenvolvimento de software;Previsão de esforço;Duração de tasks;Tarefas de desenvolvimento de software - planejamento;Aprendizagem de máquina;Floresta aleatória;Regressão linear;Árvore de regressão;Software development;Effort forecast;Duration of tasks;Software development tasks - planning;Machine learning;Random forest;Linear regression;Regression tree;Desarrollo de software;Previsión de esfuerzo;Duración de las tareas;Tareas de desarrollo de software: planificación;Aprendizaje automático;Bosque aleatorio;Regresión lineal;Árbol de regresión;Développement de logiciels;Prévision de l'effort;Durée des tâches;Tâches de développement logiciel - planification;Apprentissage automatique;Forêt aléatoire;Régression linéaire;Arbre de régression |
| Issue Date: | 25-Nov-2019 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | ABREU NETO, A. P. de. Estimativa de esforço para tarefas em projetos de desenvolvimento de software. 2019. 9 f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo) – Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019. |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | Uma das dificuldades encontradas no desenvolvimento de software é conseguir predizer o tempo necessário para se concluir uma tarefa (task). Esta dificuldade pode gerar diversos problemas, tais como ciclos de desenvolvimento (sprints) sobrecarregados, com excesso de tarefas complexas para a equipe de desenvolvimento, ou o contrário, uma sprint subdimensionada. O objetivo desta pesquisa foi avaliar a viabilidade de utilizar modelos baseados aprendizagem de máquina para estimar automaticamente o tempo necessário para realizar tarefas de desenvolvimento de software. Foram realizados experimentos utilizando modelos baseados em Floresta Aleatória, Regressão Linear e Árvore de Regressão, utilizando dados reais de projetos de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos foram encorajadores, especialmente com o modelo de regressão com Floresta Aleatória, que apresentou erros de previsão de aproximadamente uma hora. |
| Keywords: | Desenvolvimento de software Previsão de esforço Duração de tasks Tarefas de desenvolvimento de software - planejamento Aprendizagem de máquina Floresta aleatória Regressão linear Árvore de regressão Software development Effort forecast Duration of tasks Software development tasks - planning Machine learning Random forest Linear regression Regression tree Desarrollo de software Previsión de esfuerzo Duración de las tareas Tareas de desarrollo de software: planificación Aprendizaje automático Bosque aleatorio Regresión lineal Árbol de regresión Développement de logiciels Prévision de l'effort Durée des tâches Tâches de développement logiciel - planification Apprentissage automatique Forêt aléatoire Régression linéaire Arbre de régression |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Ciência da Computação |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20350 |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação |
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| ANTÔNIO PEDRO DE ABREU NETO - TCC CIÊNCIA DA COMPUTAÇÀO 2019.pdf | 833.77 kB | Adobe PDF | View/Open |
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