<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=75574"><dc:title>Analiza vektorizirane izvorne kode s strojnim učenjem</dc:title><dc:creator>Miloševič,	Aleksej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Karakatič,	Sašo	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetne nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>vektorizacija</dc:subject><dc:subject>Code2Vec</dc:subject><dc:subject>izvorna koda</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:description>Statična analiza izvorne kode je pomemben del razvoja programske opreme, ki pa ima nekaj pomembnih pomanjkljivosti, ker z metrik programske kode ne moremo sklepati o semantični pravilnosti. Kot potencialno rešitev smo v magistrskem delu raziskali nevronsko mrežo Code2Vec. V teoretičnem delu smo obravnavali osnovne koncepte umetnih nevronskih mrež, tehnike redukcij dimenzionalnosti vektorjev in delovanje Code2Vec. V praktičnem delu smo izvedli eksperiment vizualizacije, klasifikacije in gručenja nad podatkovno množico, ki jo sestavljajo tako visoko-dimenzionalni vektorji kot tudi splošne značilnosti programske kode metod šestih odprtokodnih projektov. Glede na rezultate sklepamo, da so vektorji Code2Vec koristni za izvedbo statične analize kode.</dc:description><dc:publisher>[A. Miloševič]</dc:publisher><dc:date>2020</dc:date><dc:date>2019-12-10 03:25:40</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>75574</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>