[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123243-es":3,"doc-seo-123243-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},123243,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Taxonomía de algoritmos basados en Machine Learning aplicados en la Ingeniería de Software - ASSE, Simposio Argentino de Ingeniería de Software","El crecimiento constante de la industria del software impulsa a las empresas a adoptar técnicas novedosas que optimicen tareas del desarrollo para mejorar la eficiencia del proceso. En este marco, el trabajo conecta los conceptos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) con la Ingeniería de Software. Se realiza un análisis sistemático de literatura científica (2018-2023) para construir una taxonomía de algoritmos de ML aplicados a etapas del desarrollo. Los resultados señalan que la fase de pruebas es una de las áreas más estudiadas y destacan rendimientos aceptables de algoritmos como Random Forest para optimizar múltiples tareas.","ASSE, Simposio Argentino de Ingeniería de Software  \nTaxonomía de algoritmos basados en Machine Learning aplicados  \nen la Ingeniería de Software.  \nAlex Paul Enciso Rolon 1[0000−1111−2222−3333], Osvaldo González Prieto 1[1111−2222−3333−4444], and  \nBenjamin Barán2[2222−−3333−4444−5555]  \n1 Facultad Politécnica, Universidad Nacional del Este, Ciudad del Este, Paraguay  \n{alexpenciso,[osvalcde}@fpune.edu.py](osvalcde}@fpune.edu.py)  \n2 Facultad de Informática, Universidad Comunera, Asunción, [Paraguay](Paraguay bbaran@cba.com.py)[ bbaran@cba.com.py](Paraguay bbaran@cba.com.py)  \nAbstract. The constant growth of the software industry has driven companies to explore new ways to improve their processes, generating novel techniques to optimize the tasks involved in software development, in order to increase the efficiency of these processes. At the same time, the terms“Artificial Intelligence” and “Machine Learning” (ML), are being increasingly used, but there still is a certain lack of knowledge about these concepts. Given this context, our main objective is to establish a connection between these disciplines, in order to better understand the benefit of using ML in Software Engineer. In this work, a systematic analysis of the scientific literature published between 2018 and 2023 has been carried out in order to create a taxonomy of Machine Learning algorithms applied to the stages required for software development. The most prominent results indicate that the testing phase in the software development cycle is one of the most researched areas in relation to the aforementioned challenges. Furthermore, it has been observed that some ML algorithms such as Random Forest demonstrate acceptable performance in optimizing one or more tasks simultaneously in the software development process.  \nKeywords: Machine Learning · Software Engineering · Taxonomy.  \n1 Introducción  \nEste trabajo se originó en la necesidad de conocer nuevas herramientas aplicables a la Ingeniería de Software con el propósito de optimizar sus procesos y mejorar la calidad del producto. La elección de investigar el uso de Aprendizaje de Máquinas mas comunmente mencionado como Machine Learning (ML), en esta área se basó en la percepción de que muchos procesos podían ser conceptualizados como problemas de optimización, y ML ofrecía una posible solución proporcionando una aproximación a la función objetivo, según se señala en [35] . El objetivo principal es optimizar los procesos de la Ingenieríade Software para facilitar la creación de aplicaciones, ya sean simples o complejas.  \nLa industria de desarrollo de software experimentaría un crecimiento del 21% para el año 2028 [33] . La tendencia predominante es la entrega rápida de soluciones, comprometiendo la calidad en fases como la codificación y pruebas, esta última considerada crítica en el desarrollo de software [1] . La ingenieríade software, vista como una construcción altamente compleja, presentaba desafíos cuando se enfrentabaa situaciones con un gran número de variables, motivando la exploración del ML como posible solución.  \nEstas situaciones nos lleva plantear las siguientes Preguntas de Investigación (PI):  \nPI1- ¿Existen evidencias de optimización en el proceso de desarrollo de software utilizando algoritmos basados en ML?  \nMemorias de las 53 JAIIO-ASSE- ISSN: 2451-7496-Página 86  \nASSE, Simposio Argentino de Ingeniería de Software  \n2 A. Enciso et al.  \nPI2- ¿Qué técnicas existen para la generación de modelos basados en ML en la ingeniería de software?  \nPI3- ¿Cuáles son las herramientas que se utilizan en el ML dentro de la Ingeniería de Software?  \nPI4- ¿Cuáles son los algoritmos más usados de ML aplicados para optimizar tareas de la Ingeniería de Software?  \nPI5- ¿Qué tareas de la ingeniería de software son optimizadas por los modelos de ML?  \nLa necesidad de la industria de software de entregar soluciones de manera rápida y garantizar su calidad, con ML emergiendo como una herramienta potencialmente út","cbCaif7rhTHqRLGN","https://ap.wps.com/l/cbCaif7rhTHqRLGN","pdf",584818,5,1,14,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Preguntas de investigación\n# Discusión de literatura relevante","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del trabajo sobre Machine Learning en Ingeniería de Software?\",\"answer\":\"El objetivo principal es elaborar una taxonomía del uso de algoritmos basados en ML en la Ingeniería de Software, conectando estas disciplinas para comprender los beneficios del uso de ML en el proceso de desarrollo.\"},{\"question\":\"Qué metodología emplea el documento para construir la taxonomía?\",\"answer\":\"Se realiza un análisis sistemático de la literatura científica publicada entre 2018 y 2023, con el fin de organizar algoritmos de ML aplicados a las etapas requeridas para el desarrollo de software.\"},{\"question\":\"Qué fase del ciclo de desarrollo de software aparece como más investigada en relación con ML?\",\"answer\":\"La fase de testing o pruebas en el ciclo de desarrollo de software es identificada como una de las más investigadas frente a los desafíos mencionados.\"}]","Taxonomía de algoritmos basados en Machine Learning aplicados en la Ingeniería de Software - 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