Exploratory data analysis of software requirements using statistics and kohonen's self-organizing map

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F18%3A10238783" target="_blank" >RIV/61989100:27230/18:10238783 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27240/18:10238783 RIV/61989100:27730/18:10238783 RIV/61989100:27740/18:10238783

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-60834-1_9" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-60834-1_9</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-60834-1_9" target="_blank" >10.1007/978-3-319-60834-1_9</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Exploratory data analysis of software requirements using statistics and kohonen's self-organizing map

Popis výsledku v původním jazyce

Many factors affect the success of prediction using Machine-Learning on given task. The quality of provided data is one of the key factors which influence accuracy of Machine-Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms. The main goal of this research is to explore data, choose the right parameters and remove noisy items before usage of ML or AI. This research provides results of exploratory data analysis of software requirements collected from Software Company. Presented results help identify general patterns in the dataset of software requirements for future prediction purposes. (C) 2018, Springer International Publishing AG.

Název v anglickém jazyce

Exploratory data analysis of software requirements using statistics and kohonen's self-organizing map

Popis výsledku anglicky

Many factors affect the success of prediction using Machine-Learning on given task. The quality of provided data is one of the key factors which influence accuracy of Machine-Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms. The main goal of this research is to explore data, choose the right parameters and remove noisy items before usage of ML or AI. This research provides results of exploratory data analysis of software requirements collected from Software Company. Presented results help identify general patterns in the dataset of software requirements for future prediction purposes. (C) 2018, Springer International Publishing AG.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/LO1404" target="_blank" >LO1404: Trvale udržitelný rozvoj Centra ENET</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in intelligent systems and computing. Volume 565

ISBN

978-3-319-60833-4

ISSN

2194-5357

e-ISSN

neuvedeno

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

77-86

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Marrákeš

Datum konání akce

21. 11. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—