トップエスイーからのアウトカム ~ ソフトウェア工学の現場から 要件定義書がしっかり読まれているかを測定――視線情報を機械学習にかけ、要件定義書レビューの評価を行う トップエスイーからのアウトカム ~ ソフトウェア工学の現場から 第14回 開発/設計/テスト 機械学習 印刷用を表示 ツイート 斉藤 功樹(日本ユニシス株式会社)[著] 2018/11/30 14:00 目次 Page1 ソフトウェア開発における要件定義書の品質 視線情報の活用 視線情報として得られるデータ レビュー時の視線情報の収集 Page2 視線情報と機械学習を用いたレビュー品質評価手法の構築 特徴量の抽出 レビュー品質評価モデル レビュー品質評価モデルの構築結果 特徴量の抽出 レビュー品質評価モデル blinkとレビュー品質の関係 アイトラッカの出力とレビュー品質の関係 ※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。 会員登録(無料) ログインはこちら <<前へ 1 2 連載通知を行うには会員登録(無料)が必要です。 既に会員の方はログインを行ってください。 バックナンバー 印刷用を表示 ツイート あなたにオススメ 著者プロフィール 斉藤 功樹(日本ユニシス株式会社)(サイトウ コウキ) 2014年度第9期生としてトップエスイー受講、2017年度第12期生としてアドバンス・トップエスイーを受講。日本ユニシス株式会社 総合技術研究所に所属。大規模データ処理技術や衛星画像のデータ処理・データ分析に関する研究に従事し、現在は視線情報を用いた文章の読解に関する研究に従事。 ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です Article copyright © 2018 Saito Koki, Shoeisha Co., Ltd. バックナンバー 連載:トップエスイーからのアウトカム ~ ソフトウェア工学の現場から 外部Webサービスを利用したWebAPI設計のリスクを軽減――Webサービスの仕様変更を検... SPAの保守開発を効率化――画面遷移理解を支援する 要件定義書がしっかり読まれているかを測定――視線情報を機械学習にかけ、要件定義書レビューの... コードとしてITインフラを定義する――自動化を超えた継続的改善の実現とは クラウド上での運用を効率化――環境を提供する仕組みをサービスとして捉える「PaaSaaS」 スクラムとウォーターフォールの違いはどこにあるのか? シミュレート可能なモデルを構築して検... 組み合わせテストにおける最適な因子数――カバレッジとミューテーションスコアの収束をもとに推... ソフトとハードが混在したシステムの性能をシミュレーション――時間オートマトンプロセスモデル... もっと読む × ログイン Eメール パスワード ※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。 × ブックマークを利用するにはログインが必要です 会員登録(無料) ログインはこちら All contents copyright © 2005-2021 Shoeisha Co., Ltd. All rights reserved. ver.1.5