Estimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinas

Autores/as

  • Jesús Iván Saavedra Martínez Universidad Nacional Autónoma de México
  • María Guadalupe Elena Ibargüengoitia González Universidad Nacional Autónoma de México
  • Gibran Fuentes Pineda Universidad Nacional Autónoma de México

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v8i1.134

Palabras clave:

estimación de software, aprendizaje de máquinas, modelos de estimación, algoritmos de regresión, tamaño funcional

Resumen

La estimación del esfuerzo de proyectos de software es el proceso de predecir el esfuerzo requerido para desarrollar o mantener un sistema de software. Desarrollar modelos de estimación y técnicas apropiadas es fundamental para evitar pérdidas causadas por una estimación deficiente, donde se termina invirtiendo más esfuerzo del estimado.La  precisión  y  confiabilidad  de  las  estimaciones  desempeñan  un  papel  muy  importante  en  la gestión  de  proyectos,  ya  que  permiten  un  monitoreo  y  control  factible  para  garantizar  que  los proyectos se terminarán de acuerdo a lo planeado.Este documento presenta una comparación entre modelos de estimación tradicionales basados en modelos estadísticos y modelos generados a partir de algoritmos de regresión de aprendizaje de máquinas.

Biografía del autor/a

Jesús Iván Saavedra Martínez, Universidad Nacional Autónoma de México

Jesús  Iván  Saavedra  Martínez  es  estudiante  de  la  Maestría  en  Ciencia  e  Ingeniería  de  la Computación  en  la  UNAM  y  también  es  Ayudante  de  Profesor  de  Asignatura  desde  el  2016  en la Facultad de Ciencias de la misma universidad. Ha impartido cursos de Ingeniería de Software principalmente en el área de Medición y Estimación de Software y cursos con temas relacionados a la Inteligencia Artificial.

María Guadalupe Elena Ibargüengoitia González, Universidad Nacional Autónoma de México

María  Guadalupe  Elena  Ibargüengoitia  González  es  profesora  de  la  UNAM  tanto  en  la Facultad de Ciencias en la carrera de Ciencias de la Computación, como en el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación. Ha impartido cursos de Ingeniería de Software desde 1982 a nivel licenciatura y desde 1993 en el posgrado. Actualmente imparte cursos de Ingeniería de Software a nivel licenciatura y maestría en universidades nacionales e internacionales. Ha asesorado a empresas y organizaciones en el desarrollo de software.

Gibran Fuentes Pineda, Universidad Nacional Autónoma de México

Gibran Fuentes Pineda es investigador y desarrollador en minería de datos, aprendizaje de máquinas y visión por computadora con un enfoque en large-scale problems y robótica. Es profesor e  investigador  asociado  del  Instituto  de  Investigaciones  en  Matemáticas  Aplicadas  y  Sistemas. Actualmente imparte cursos de aprendizaje de máquinas y aprendizaje profundo.

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Publicado

2019-10-17

Cómo citar

Saavedra Martínez, J. I., Ibargüengoitia González, M. G. E., & Fuentes Pineda, G. (2019). Estimación del esfuerzo de proyectos de software con algoritmos de aprendizaje de máquinas. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 8(1), C7. https://doi.org/10.32870/recibe.v8i1.134

Número

Sección

Computación e Informática