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Title: Estimativas de esforço de projetos de software utilizando pontos de caso de uso e redes neurais artificiais
???metadata.dc.creator???: Chávez, Michelet Del Carpio
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Sampaio, Rudini Menezes
???metadata.dc.contributor.advisor-co???: Rouiller, Ana Cristina
???metadata.dc.contributor.referee1???: Alvarenga, Guilherme Bastos
Souza, Adler Diniz de
???metadata.dc.description.concentration???: Engenharia de software, inteligência artificial
Keywords: Pontos de caso de uso
Aprendizado de maquinas
Estimativas de esforço
Use case points
Machine learning
Effort estimation
???metadata.dc.date.submitted???: Jul-2005
Issue Date: 5-May-2015
Citation: CHÁVEZ, M. D. C. Estimativas de esforço de projetos de software utilizando pontos de caso de uso e redes neurais artificiais. 2005. 62 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2005.
???metadata.dc.description.resumo???: ESTIMATIVAS DE ESFORÇO DE PROJETOS DE SOFTWARE UTILIZANDO PONTOS DE CASO DE USO E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Gerenciar esforço em projetos de software é uma área muito importante na gerência de projetos. Pesquisas envolvendo técnicas de inteligência artificial para a produção de estimativas a partir de métricas existentes têm mostrado melhores resultados que métodos estatísticos tradicionais. Este trabalho procura mostrar novas metodologias de estimação de esforço e sua relação com técnicas de aprendizado de máquinas como Redes Neurais.
Abstract: Software Project Effort Estimates using Use Case Points and Artificial Neural Networks Software effort management is a very important discipline in Project Management. Several researches on metric estimates involving Artificial Intelligence methodologies show better results when compared with traditional statistic methods. This work aims to show new methodologies for effort estimation and its relation with machine learning models like Neural Networks.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9282
???metadata.dc.language???: pt_BR
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