Hablando de Deep Learning en el área de ingeniería de software. Lo primero que debe tener en cuenta es que, ya sea análisis, modelado del código del software, análisis de riesgos futuros de su software (ya sea tarea específica, presupuesto, informes de errores en el desarrollo, etc.) o la estimación del esfuerzo se pueden resumir como un problema de predicción de estructura / modelado de lenguaje donde debemos tener en cuenta las dependencias contextuales y a largo plazo (futuras y pasadas). Deep Learning aborda esto y nos ayuda a modelar usando la memoria a corto y largo plazo sin tener que preocuparnos mucho por la ingeniería de características. Ha habido un extenso trabajo en curso en esta tarea desafiante y los LSTM y el modelado de lenguaje parecen funcionar bastante bien.
En este trabajo, el punto de referencia de Mini World of Bits, el agente informático (agente RL) aprende a interactuar automáticamente con las interfaces web. Aunque este es un trabajo sobre imágenes, un trabajo similar sobre lenguaje natural y modelado conduciría a la programación automática de software. Aquí se presenta otro trabajo relevante interesante.
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