but.committee	doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda) prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (místopředseda) Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře B. Otázky u obhajoby: Vysvětlete blíže, proč bylo problematické lépe zpracovat dostupná data v projektu GDB Binutils a rozčlenit je podle jednotlivých podprojektů. Vysvětlete podrobněji, co je důvodem narůstající složitosti importu dat do systému ResultCloud (obr. 6.1).	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Šimková, Hana	cs
dc.contributor.author	Matys, Filip	cs
dc.contributor.referee	Vojnar, Tomáš	cs
dc.date.accessioned	2019-04-04T04:12:58Z
dc.date.available	2019-04-04T04:12:58Z
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Softwarové projekty prochází jak obdobím údržby, tak v případě open source i náročným neřízeným vývojem. Obě tyto fáze jsou náchylné k regresím, tedy chybám vedoucím k degradaci již fungujících částí systému. Z tohoto důvodu je systém podrobován testováním v podobě testovacích sad, což je v mnoha případech časově velmi náročné. Z tohoto důvodu vznikají prediktory, které jsou schopny na základě změn kódu a historie testování odhadnout, kdy k takovým regresím může dojít, pomocí čehož pak lze testování soustředit na tato místa. Tyto prediktory jsou však často postaveny na metrikách kódu, které jsou čistě statické a neřeší sémantiku daného jazyka. Účelem této diplomové práce je vytvořit prediktor, který nebude spoléhat jen na tyto metriky, ale bude schopen analyzovat kód i ze sémantického pohledu.	cs
dc.description.abstract	Software projects go through a phase of maintenance and, in case of open source projects, through hard development process. Both of these phases are prone to regressions, meaning previously working parts of system do not work anymore. To avoid this behavior, systems are being tested with long test suites, which can be sometimes time consuming. For this reason, prediction models are developed to predict software regressions using historical testing data and code changes, to detect changes that can most likely cause regression and focus testing on such parts of code. But, these predictors rely on static code analysis without deeper semantic understanding of the code. Purpose of this master thesis is to create predictor, that relies not only on static code analysis, but provides decisions based on code semantics as well.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	MATYS, F. Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96452	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/61940
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	dolování dat	cs
dc.subject	softwarová regrese	cs
dc.subject	klasifikace	cs
dc.subject	testování	cs
dc.subject	předpověď	cs
dc.subject	historie	cs
dc.subject	data mining	en
dc.subject	software regression	en
dc.subject	classification	en
dc.subject	testing	en
dc.subject	prediction	en
dc.subject	history	en
dc.title	Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů	cs
dc.title.alternative	Bug Prediction Using Data Mining of Test Result History	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-23	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:34	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96452	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 20:13:58	en
sync.item.modts	2021.11.12 19:02:44	en
thesis.discipline	Informační systémy	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Předpověď nových chyb pomocí dolování dat v historii výsledků testů

Files

Original bundle

Collections