La calidad del software asistida mediante inteligencia artificial

  • Villacreses Parrales C
  • Chóez Calle J
  • Barreto Pin J
  • et al.
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Abstract

El presente trabajo de investigación hace énfasis a las aplicaciones de inteligencia artificial para evaluar la calidad del software; el objetivo primordial de esta investigación científica es proporcionar información acerca de cómo las métricas y los algoritmos genéticos se aplican en los diferentes softwares de calidad, teniendo así que la presente revisión sistemática se centra en dar a conocer a los lectores como la IA, se emplea en los algoritmos y otro sinnúmero de herramientas. En cuanto al desarrollo de este trabajo de investigación se manifestó el funcionamiento, la usabilidad y el procesamiento, que ofrecerán las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA), para ello, se emplearon los métodos teóricos de la investigación científica tales como: histórico-lógico y análisis-síntesis. Por consiguiente, se detallan las plataformas en la cual están desarrolladas los algoritmos y se menciona las normas que se aplica en cada uno de ellas. Definiendo así, al algoritmo más utilizado como Naive Bayes, desarrollado en el lenguaje de programación JAVA, el Aprendizaje Automático, las Redes Neuronales Artificiales, Random, las Redes Bayesianas, son mayormente empleadas, puesto que, puede ser modificado según las necesidades del programador, basándose en las normas de calidad de software. Cabe recalcar que la indagación tendrá un gran impacto, debido a que se presentan los resultados obtenidos de la revisión, los cuales se basan en las respuestas a las preguntas planteadas que dieron los 72 artículos aceptados según los criterios de inclusión y exclusión del protocolo de revisión en diversas fuentes como bases de datos, artículos científicos, entre otros.

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Villacreses Parrales, C. A., Chóez Calle, J. E., Barreto Pin, J. X., Figueroa Castillo, V. A., & Pin García, L. J. (2022). La calidad del software asistida mediante inteligencia artificial. Journal TechInnovation, 1(1), 10–21. https://doi.org/10.47230/journal.techinnovation.v1.n1.2022.10-21

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