Machine Learning for Dynamic Software Analysis: Potentials and Limits

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing Jul 2018, 2018

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning of software artefacts is an emerging area of interaction between the machine learning and software analysis communities. Increased productivity in software engineering relies on the creation of new adaptive, scalable tools that can analyse large and continuously changing software systems. These require new software analysis techniques based on machine learning, such as learning-based software testing, invariant generation or code synthesis. Machine learning is a powerful paradigm that provides novel approaches to automating the generation of models and other essential software artifacts. This volume originates from a Dagstuhl Seminar entitled 'Machine Learning for Dynamic Software Analysis: Potentials and Limits' held in April 2016. The seminar focused on fostering a spirit of collaboration in order to share insights and to expand and strengthen the cross-fertilisation between the machine learning and software analysis communities. The book provides an overview of the machine learning techniques that can be used for software analysis and presents example applications of their use. Besides an introductory chapter, the book is structured into three parts: testing and learning, extension of automata learning, and integrative approaches. 268 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319965611

Titel
Machine Learning for Dynamic Software Analysis: Potentials and Limits
Autor
Amel Bennaceur
Verlag
Springer International Publishing Jul 2018
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319965611
ISBN-13
9783319965611
Artikelgewicht
411 Gramm
Abmessungen
235x155x15 mm

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