Reconhecimento do padrão de design “strategy” usando ˜ aprendizado de máquina supervisionado

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dc.contributor.advisorBasile, Antonio Luiz
dc.contributor.authorNova, Lucas Morita da
dc.contributor.authorAbrantes, Raphael Prandini Thome de
dc.date.accessioned2023-02-02T12:13:55Z
dc.date.available2023-02-02T12:13:55Z
dc.date.issued2022-12-09
dc.description.abstractArquitetos de softwares, durante a fase de desenvolvimento, enfrentam obstáculos relacionados ao design de código, que acabam sendo recorrentes Para a solução desses obstáculos, notaram-se alguns padrões, concretizados na literatura, com em Padrões de Projetos: Soluções Reutilizáveis de ´ Software Orientados a Objetos. Mantenedores de software, para conseguirem cumprir seu papel de manter o software funcionando para atender as necessidades para o qual foi criado, precisam entender o código escrito, e isso requer ´ que esteja bem documentado, com os padrões sendo utilizados de forma correta Para ajudar no reconhecimento de padrões, este projeto procura avaliar a utilização de Floresta Aleatória Balanceada para classificação junto a métricas de código, identificar o padrão Strategy.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31180
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectaprendizadopt_BR
dc.subjectmáquinapt_BR
dc.subjectsupervisionadopt_BR
dc.subjectstrategypt_BR
dc.titleReconhecimento do padrão de design “strategy” usando ˜ aprendizado de máquina supervisionadopt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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Lucas Morita da Nova , Raphael Prandini Thome de Abrantes
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