{"id":1742,"date":"2022-07-24T05:14:13","date_gmt":"2022-07-24T05:14:13","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=1742"},"modified":"2022-10-19T16:14:14","modified_gmt":"2022-10-19T16:14:14","slug":"identificacion-de-hotspots-mediante-el-analisis-de-historicos-de-proyectos-usando-metodos-de-optimizacion-o-de-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=1742","title":{"rendered":"Identificaci\u00f3n de hotspots mediante el an\u00e1lisis de hist\u00f3ricos de proyectos usando m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n o de machine learning"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Identificacion-de-hotspots-mediante-analisis-de-historicos-de-proyectos_MCyTI2022.pdf\">Descargar propuesta de investigaci\u00f3n completa (PDF)<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Profesores:<\/strong>&nbsp;<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?page_id=514&amp;singleproduct=735\">Dr.&nbsp;Abel Garc\u00eda N\u00e1jera<\/a>&nbsp;y&nbsp;<a href=\"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?page_id=514&amp;singleproduct=730\">Dr.&nbsp;Humberto Cervantes Maceda<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Resumen:<\/strong>&nbsp;En un proyecto anterior, estudiamos la manera de identificar hotspots mediante el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar distintas m\u00e9tricas, aunque no se utiliz\u00f3 informaci\u00f3n hist\u00f3rica, obteniendo resultados prometedores. En este proyecto, buscamos hacer una continuaci\u00f3n de ese trabajo mediante el an\u00e1lisis de la evoluci\u00f3n de las m\u00e9tricas de los proyectos a lo largo del tiempo, con el fin de poder identificar patrones que permitan identificar hotspots de forma temprana.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivo general:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aplicar m\u00e9todos heur\u00edsticos de optimizaci\u00f3n o de machine learning para analizar c\u00f3digo a lo largo del tiempo e identificar posibles hotspots<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Objetivos espec\u00edficos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Identificar propuestas en la literatura enfocadas en an\u00e1lisis del c\u00f3digo a lo largo del tiempo con el fin de identificar hotspots<\/li><li>Proponer un m\u00e9todo heur\u00edstico de optimizaci\u00f3n o de machine learning que permita encontrar patrones de identificaci\u00f3n de hotspots<\/li><li>Desarrollar un prototipo de herramienta que implemente dicha t\u00e9cnica<\/li><li>Evaluar la efectividad de la herramienta<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descargar propuesta de investigaci\u00f3n completa (PDF) Profesores:&nbsp;Dr.&nbsp;Abel Garc\u00eda N\u00e1jera&nbsp;y&nbsp;Dr.&nbsp;Humberto Cervantes Maceda Resumen:&nbsp;En un proyecto anterior, estudiamos la manera de identificar hotspots mediante el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar distintas m\u00e9tricas, aunque no se utiliz\u00f3 informaci\u00f3n hist\u00f3rica, obteniendo resultados prometedores. 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