Automating Software Defect Detection Through Machine Learning and LLMs
-
- Hardcover ausgewählt
- Taschenbuch
- eBook
-
Sprache:Englisch
317,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
02.10.2025
Herausgeber
Bryan Gardiner + weitereVerlag
IGI GlobalSeitenzahl
428
Maße (L/B/H)
26/18,3/2,7 cm
Gewicht
995 g
Sprache
Englisch
EAN
9798337344607
As software systems grow in complexity and scale, ensuring their reliability and quality becomes challenging. Traditional methods of defect detection are time-consuming, prone to errors, and inadequate for identifying issues. To address these limitations, the integration of machine learning (ML) techniques and large language models (LLMs) emerges as a transformative approach in automating software defect detection. ML algorithms can learn from historical bug data to predict vulnerabilities, while LLMs can detect anomalies with high accuracy. This convergence holds the potential to improve automation, software engineering, and defect detection, while introducing new challenges in interpretability, data bias, and model reliability that require further exploration. Automating Software Defect Detection Through Machine Learning and LLMs explores how cutting-edge technologies like machine learning (ML) and large language models (LLMs) transform software detection. It examines how these technologies enhance accuracy, scalability, and efficiency in identifying and mitigating software defects. This book covers topics such as algorithms, fraud detection, and software engineering, and is a useful resource for engineers, security professionals, academicians, researchers, and computer scientists.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice