A survey on machine learning techniques for software engineering

Среды машинного обучения (ML) предлагают разнообразие методов и инструментов, которые помогают решать задачи в различных областях, включая программную инженерию (SE). В настоящее время большое количество исследователей интересуют возможности использования различных методов машинного обучения в программной инженерии. В данной статье приводится обзор методов машинного обучения, применяемых на каждом этапе жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC). Вклад данного обзора значителен. Во-первых, при анализе источников из библиографических и реферативных баз данных было выявлено, что тематика интеграции методов машинного обучения в программную инженерию актуальна.
Во-вторых, в статье поставлены вопросы и рассмотрена методология данных исследований.
Кроме того, систематизированы методы машинного обучения по их применению на каждом этапе разработки программного обеспечения. Несмотря на огромное количество научных работ по использованию методов машинного обучения в программной инженерии, требуются дальнейшие исследования для достижения всесторонних сравнений и синергии используемых подходов, значимых оценок, основанных на детальных практических реализациях, которые могли бы быть приняты индустрией. Таким образом, будущие усилия следует направить на воспроизводимое исследование, а не на изолированные новые идеи. В противном случае большинство из этих применений останется мало реализованными на практике.