Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Biznesa informātika
Nosaukums Mašīnmācīšanās klasifikācijas izmantošana aplikāciju auditācijas pierakstu analīzei, ar mērķi atkārtot interneta aplikāciju kļūdu scenārijus
Nosaukums angļu valodā Machine Learning Classification for Application Log Files Analysis to Reproduce Erroneous Web Application Scenarios
Autors Miks Kroņkalns
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs P.Rudzājs
Recenzents I.Birzniece, RTU studiju daļas direktore
Anotācija Maģistra darbā tiek vērtēts, vai ir iespējams izmantot mašīnmācīšanās klasifikāciju, lai, analizējot lietojumprogrammu auditācijas pierakstus, veidotu interneta aplikāciju lietojamības scenārijus, kas noved pie lietojumprogrammas kļūdas. Maģistra darbā ir aplūkoti līdzīgi pētījumi, kā arī sniegts ieskats vairākās mašīnmācīšanās tehnikās, kas izmantotas šajā darbā. Darba praktiskā daļa tika veikta 3 soļos. Pirmajā solī, lai iegūtu tālākajam darbam nepieciešamos datus, autors izveidoja vidi, kurā ir uzstādītas vairākas interneta lietojumprogrammas, kuru lietošanu simulē vairāki šim mērķim speciāli izveidoti programmatūras aģenti. Otrajā solī tiek analizēti iegūtie auditācijas pierakstu atribūti un, atlasot vērtīgākos, tiek izvēlēti atribūti tālākajam darbam. Trešajā solī, lai novērtētu dažādu mašīnmācīšanās algoritmu un metožu sniegumu, autors veic vairākus eksperimentus, lai novērtētu algoritmu veiktspēju un iespējas to pielietojamam kļūdaino scenāriju prognozēšanā. Darba nobeigumā, ņemot vērā iegūtos rezultātus, autors veic eksperimentu, kura rezultātā tiek iegūts saraksts ar priekšnoteikumiem, kuru atkārtošana ļauj izraisīt lietojumprogrammas kļūdu. Ņemot vērā iegūtos eksperimentu rezultātus, autors secina, ka mašīnmācīšanās var tikt izmantota kļūdu scenāriju atkārtošanā. Maģistra darbs sastāv no 90 lapām, 4 attēliem, 16 tabulām, 43 izmantoto avotu atsaucēm un 6 pielikumiem.
Atslēgas vārdi Mašīnmācīšanās klasifikācija, interneta lietojumprogrammu auditācijas pierakstu analīze, interneta lietojumprogrammu kļūdaino scenāriju atkārtošana
Atslēgas vārdi angļu valodā Machine learning classification, web application log file analysis, reproduction of web application erroneous scenarios
Valoda eng
Gads 2017
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2017 22:18:58