論文の概要: Intelligent Software Tooling for Improving Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10921v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 01:29:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 18:15:17.725111
- Title: Intelligent Software Tooling for Improving Software Development
- Title（参考訳）: ソフトウェア開発を改善するための知的ソフトウェアツール
- Authors: Nathan Cooper
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、ソフトウェア開発プロセスを含む多くの領域において、自動化の大幅な進歩を示しています。
この成功の主な理由は、GitHub経由で利用可能なオープンソースコードや、トレーニング対象とするRICOとReDRAWを備えたモバイルグラフィカルユーザインタフェース(GUI)の画像データセットなど、大規模なデータセットが利用可能であることだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1763879286782966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software has eaten the world with many of the necessities and quality of life
services people use requiring software. Therefore, tools that improve the
software development experience can have a significant impact on the world such
as generating code and test cases, detecting bugs, question and answering,
etc., The success of Deep Learning (DL) over the past decade has shown huge
advancements in automation across many domains, including Software Development
processes. One of the main reasons behind this success is the availability of
large datasets such as open-source code available through GitHub or image
datasets of mobile Graphical User Interfaces (GUIs) with RICO and ReDRAW to be
trained on. Therefore, the central research question my dissertation explores
is: In what ways can the software development process be improved through
leveraging DL techniques on the vast amounts of unstructured software
engineering artifacts?
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアは、人々がソフトウェアを必要とする生活サービスに必要なものや品質で世界を食べてきた。
したがって、ソフトウェア開発エクスペリエンスを改善するツールは、コードやテストケースの生成、バグの検出、質問と回答、過去10年間のディープラーニング(DL)の成功など、世界に大きな影響を与える可能性がある。
この成功の主な理由は、GitHub経由で利用可能なオープンソースコードや、トレーニング対象とするRICOとReDRAWを備えたモバイルグラフィカルユーザインタフェース(GUI)の画像データセットなど、大規模なデータセットが利用可能であることだ。
したがって、私の論説では、中心的な研究課題は以下のとおりである。 膨大な量の非構造化ソフトウェアエンジニアリング成果物に対してDL技術を活用することによって、ソフトウェア開発プロセスを改善するにはどうすればよいのか?
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