Виктория Ханиева: Антидоклад. Нужно ли статическому анализу машинное обучение?
Data Fest Online 2020
Code Mining track
Целью этого доклада является представление взгляда на использование машинного обучения в статическом анализе кода со стороны классического подхода. Нужен ли этот ““инновационный подход““ в этой сфере вообще и какие проблемы связаны с его использованием?
Рассмотрим популярные решения присутствующие на рынке и получим общее представление для каких задач в них используется машинное обучение.
Проблемы обучения статического анализатора ““вручную““.
Проблемы обучения на большом количестве открытого исходного кода.
О том, решение каких задач в сфере статического анализа с использованием машинного обучения, кажется особенно перспективным.
Полезные ссылки:
- промокод на использование PVS-Studio в течение месяца;
- публикации, собранные DeepCode;
- репозиторий Infer;
- репозиторий с source code Source{d} и подборкой публикаций;
- статья «STYLE-ANALYZER: fixing code style inconsistencies with interpretable unsupervised algorithms»;
- статья «CLEVER: Combining Code Metrics with Clone Detection for Just-In-Time Fault Prevention and Resolution in Large Industrial Projects».
Посмотреть эфир и список треков и организаторов
Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам
Вступить в сообщество
Соцсети Data Fest:
1 view
121
28
5 years ago 00:42:18 2
Виктория Ханиева: Антидоклад. Нужно ли статическому анализу машинное обучение?
10 years ago 00:03:31 11
ПРЕМЬЕРА! Brandon Stone, Виктория Туаева, Георгий Туаев, Рагда Ханиева - Мы за любовь!