МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ НА ОСНОВЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ С НАИБОЛЕЕ ПОДХОДЯЩИМИ ГИПЕРПАРАМЕТРАМИ

Потапов Дмитрий Артёмович, Корниенко Светлана Владимировна

В данной статье рассмотрены методы обнаружения ошибок в программном коде, перечислены существующие инструменты для поиска дефектов в программной среде, акцент сделан на способ нахождения и прогнозирования появления дефектов программного кода с использованием машинного обучения, перечислены известные научные работы по поиску ошибок и аномалий в программной среде, рассмотрена типовая схема работы искусственной нейронной сети при обучении, предложена гибридная модель системы обнаружения дефектов программной среды на основе глубокого обучения с наиболее подходящими гиперпараметрами, которая основана на технологии машинного обучения с гиперпараметрами, вычисленными по методу анализа иерархий.

Ключевые слова:машинное обучение, дефекты программной среды, гиперпараметры, гибридная модель, метод анализа иерархий