論文の概要: Quantum vs. Classical Machine Learning Algorithms for Software Defect Prediction: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07698v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 17:38:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 22:09:45.454053
- Title: Quantum vs. Classical Machine Learning Algorithms for Software Defect Prediction: Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測のための量子対古典的機械学習アルゴリズム:課題と機会
- Authors: Md Nadim, Mohammad Hassan, Ashis Kumar Mandal, Chanchal K. Roy,
- Abstract要約: 本研究では,ソフトウェア欠陥データセット上での3つの量子機械学習(QML)と5つの古典的機械学習(CML)アルゴリズムの性能を比較した。
本研究は,QML対CMLアルゴリズムの比較シナリオを報告し,ソフトウェア欠陥を予測するための優れた性能と一貫したアルゴリズムを同定する。
本研究の成果は,ソフトウェアシステムを信頼性とバグのないものにすることで,実践者や研究者のさらなる研究領域の進展に役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2793468776829
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software defect prediction is a critical aspect of software quality assurance, as it enables early identification and mitigation of defects, thereby reducing the cost and impact of software failures. Over the past few years, quantum computing has risen as an exciting technology capable of transforming multiple domains; Quantum Machine Learning (QML) is one of them. QML algorithms harness the power of quantum computing to solve complex problems with better efficiency and effectiveness than their classical counterparts. However, research into its application in software engineering to predict software defects still needs to be explored. In this study, we worked to fill the research gap by comparing the performance of three QML and five classical machine learning (CML) algorithms on the 20 software defect datasets. Our investigation reports the comparative scenarios of QML vs. CML algorithms and identifies the better-performing and consistent algorithms to predict software defects. We also highlight the challenges and future directions of employing QML algorithms in real software defect datasets based on the experience we faced while performing this investigation. The findings of this study can help practitioners and researchers further progress in this research domain by making software systems reliable and bug-free.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測は、欠陥の早期発見と緩和を可能にし、ソフトウェア障害のコストと影響を低減するため、ソフトウェア品質保証の重要な側面である。
過去数年間、量子コンピューティングは、複数のドメインを変換できるエキサイティングな技術として台頭してきた。
QMLアルゴリズムは量子コンピューティングのパワーを利用して、従来のアルゴリズムよりも効率と効率が良い複雑な問題を解く。
しかし、ソフトウェア欠陥を予測するソフトウェア工学におけるその応用に関する研究は、まだ検討する必要がある。
本研究では,20のソフトウェア欠陥データセット上での3つのQMLと5つの古典的機械学習(CML)アルゴリズムの性能を比較することで,研究ギャップを埋める作業を行った。
本研究は,QML対CMLアルゴリズムの比較シナリオを報告し,ソフトウェア欠陥を予測するための優れた性能と一貫したアルゴリズムを同定する。
また、この調査で直面した経験に基づいて、実際のソフトウェア欠陥データセットにQMLアルゴリズムを採用する際の課題と今後の方向性を強調します。
本研究の成果は,ソフトウェアシステムを信頼性とバグのないものにすることで,実践者や研究者のさらなる研究領域の進展に役立つ。
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