Yazar
Gökçeoğlu, M., Sözer, Hasan
Basım Tarihi
2021-09
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
Kusur önceliklendirme, Endüstriyel örnek olay incelemesi, Makine öğrenimi, Proses otomasyonu, Yazılım bakımı
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0164-1212
Kayıt Numarası
7a70e428-13a8-4e59-922e-5b75b2ee0d71
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2021-09
Örnek Metin
Kusur önceliklendirmesi, mevcut uygulama durumunda esas olarak manuel ve hataya açık bir iştir. Denetimli makine öğrenimini kullanan otomatik bir yaklaşımın etkinliğini değerlendirdik. Naive Bayes sınıflandırıcısı ve Uzun Kısa Süreli Bellek modeli olmak üzere iki alternatif teknik kullandık. Tüketici elektroniği alanından gerçek bir projeyle endüstriyel bir vaka çalışması gerçekleştirdik. 3 yılda toplanan 15.000'den fazla sayıyı derledik. %79,36'ya varan doğruluk seviyesine ulaşabildik ve 3 gözlemimiz oldu. Birincisi, Uzun Kısa Süreli Bellek modeli, Naive Bayes sınıflandırıcıyla karşılaştırıldığında daha iyi bir doğruluğa sahiptir. İkincisi, yapılandırılmış özellikler, metinsel açıklamalara kıyasla daha iyi doğruluk sağlar. Üçüncüsü, eğitim verilerinin bir parçası olarak giderek daha erken ortaya çıkan kusurlar dikkate alınarak doğruluk artırılmaz. Eğitim verilerinin boyutunun arttırılması, yalnızca yakın zamanda çözülen hatalara ilişkin verileri kullandığımızda, sonuçlara göre doğruluğu bile azaltmaktadır.
DOI
10.1016/j.jss.2021.110993
Cilt
179
