It covers both theoretical foundations and practical solutions to crucial challenges in the field. Software error detection is a critical aspect of software development, but due to limited time, budget, and workforce, testing applications can be challenging, and in some cases, bug reports may not make it to the final stage. Additionally, a lack of product domain knowledge can lead to misinterpretation of calculations resulting in errors. To address these challenges, early bug prediction is necessary to develop errorfree and efficient applications. In this study, the author proposed a system that uses machine learning to analyze system error logs and detect errors in real time. The proposed system leverages imbalanced data sets from live servers running applications developed using PHP and Codeigniter. The system uses classification algorithms to identify errors and suggests steps to overcome them, thus improving the software's quality, reliability, and efficiency. Our approach addresses the challenges associated with large and complex software, where it can be difficult to identify bugs in the early stages. By analyzing system logs, we demonstrate how machine learning classification algorithms can be used to detect errors and improve system performance.

Он охватывает как теоретические основы, так и практические решения важнейших задач в этой области. Обнаружение программных ошибок является критическим аспектом разработки программного обеспечения, но из-за ограниченного времени, бюджета и рабочей силы тестирование приложений может быть сложной задачей, а в некоторых случаях отчеты об ошибках могут не дойти до финальной стадии. Кроме того, недостаток знаний о домене продукта может привести к неправильной интерпретации вычислений, что приведет к ошибкам. Чтобы решить эти проблемы, раннее прогнозирование ошибок необходимо для разработки безошибочных и эффективных приложений. В этом исследовании автор предложил систему, которая использует машинное обучение для анализа журналов системных ошибок и обнаружения ошибок в режиме реального времени. Предлагаемая система использует несбалансированные наборы данных с живых серверов, на которых работают приложения, разработанные с использованием PHP и Codeigniter. Система использует алгоритмы классификации для выявления ошибок и предлагает шаги для их преодоления, тем самым повышая качество, надежность и эффективность программного обеспечения. Наш подход решает проблемы, связанные с большим и сложным программным обеспечением, где может быть трудно выявить ошибки на ранних стадиях. Анализируя системные логи, мы демонстрируем, как алгоритмы классификации машинного обучения могут быть использованы для обнаружения ошибок и повышения производительности системы.

Il couvre à la fois les bases théoriques et les solutions pratiques aux défis les plus importants dans ce domaine. La détection d'erreurs logicielles est un aspect essentiel du développement de logiciels, mais en raison du temps, du budget et de la main-d'œuvre limités, les tests d'applications peuvent être difficiles et, dans certains cas, les rapports d'erreurs peuvent ne pas atteindre l'étape finale. De plus, un manque de connaissance du domaine du produit peut conduire à une mauvaise interprétation des calculs, entraînant des erreurs. Pour résoudre ces problèmes, la prévision précoce des erreurs est nécessaire pour développer des applications sans erreur et efficaces. Dans cette étude, l'auteur a proposé un système qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser les journaux d'erreurs système et détecter les erreurs en temps réel. système proposé utilise des ensembles de données déséquilibrés à partir de serveurs en direct sur lesquels fonctionnent des applications développées à l'aide de PHP et Codeigniter. système utilise des algorithmes de classification pour détecter les erreurs et propose des étapes pour les surmonter, améliorant ainsi la qualité, la fiabilité et l'efficacité du logiciel. Notre approche résout les problèmes liés aux logiciels volumineux et sophistiqués où il peut être difficile d'identifier les erreurs au début. En analysant les logs du système, nous montrons comment les algorithmes de classification de l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour détecter les erreurs et améliorer les performances du système.

Abarca tanto los fundamentos teóricos como las soluciones prácticas a problemas cruciales en este campo. La detección de errores de software es un aspecto crítico del desarrollo de software, pero debido al limitado tiempo, presupuesto y mano de obra, probar aplicaciones puede ser una tarea difícil, y en algunos casos los informes de errores pueden no llegar a la etapa final. Además, la falta de conocimiento del dominio del producto puede conducir a una interpretación incorrecta de los cálculos, lo que dará lugar a errores. Para resolver estos problemas, la predicción temprana de errores es necesaria para desarrollar aplicaciones inequívocas y eficientes. En este estudio, el autor propuso un sistema que utiliza el aprendizaje automático para analizar registros de errores del sistema y detectar errores en tiempo real. sistema propuesto utiliza conjuntos de datos desequilibrados de servidores en vivo que ejecutan aplicaciones desarrolladas con PHP y Codeigniter. sistema utiliza algoritmos de clasificación para identificar errores y ofrece pasos para superarlos, mejorando así la calidad, fiabilidad y eficiencia del software. Nuestro enfoque resuelve problemas relacionados con software grande y complejo, donde puede ser difícil identificar errores en las primeras etapas. Al analizar los registros del sistema, demostramos cómo los algoritmos de clasificación de aprendizaje automático se pueden utilizar para detectar errores y mejorar el rendimiento del sistema.

Es umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Lösungen für die wichtigsten Probleme in diesem Bereich. Die Erkennung von Softwarefehlern ist ein kritischer Aspekt der Softwareentwicklung, aber aufgrund der begrenzten Zeit, des Budgets und der Arbeitskraft kann das Testen von Anwendungen eine Herausforderung darstellen, und in einigen Fällen erreichen Fehlerberichte möglicherweise nicht das letzte Stadium. Darüber hinaus kann ein Mangel an Wissen über die Produktdomäne zu Fehlinterpretationen der Berechnungen führen, die zu Fehlern führen. Um diese Probleme zu lösen, ist eine frühzeitige Fehlervorhersage notwendig, um fehlerfreie und effiziente Anwendungen zu entwickeln. In dieser Studie schlug der Autor ein System vor, das maschinelles rnen verwendet, um Systemfehlerprotokolle zu analysieren und Fehler in Echtzeit zu erkennen. Das vorgeschlagene System verwendet unausgewogene Datensätze von Live-Servern, auf denen Anwendungen ausgeführt werden, die mit PHP und Codeigniter entwickelt wurden. Das System verwendet Klassifizierungsalgorithmen, um Fehler zu identifizieren und schlägt Schritte vor, um diese zu überwinden und dadurch die Qualität, Zuverlässigkeit und Effizienz der Software zu verbessern. Unser Ansatz löst Probleme mit großer und komplexer Software, bei denen es schwierig sein kann, Fehler in einem frühen Stadium zu identifizieren. Durch die Analyse der Systemprotokolle zeigen wir, wie Algorithmen zur Klassifizierung von maschinellem rnen verwendet werden können, um Fehler zu erkennen und die Systemleistung zu verbessern.

''

Bu alandaki en önemli sorunların hem teorik temellerini hem de pratik çözümlerini kapsar. Yazılım hata tespiti, yazılım geliştirmenin kritik bir yönüdür, ancak sınırlı zaman, bütçe ve insan gücü nedeniyle uygulama testi zor olabilir ve bazı durumlarda hata raporlaması son aşamalarına ulaşamayabilir. Ayrıca, ürün alanı hakkında bilgi eksikliği, hesaplamaların yanlış yorumlanmasına ve hatalara yol açabilir. Bu sorunları çözmek için, hatasız ve verimli uygulamalar geliştirmek için erken hata tahmini gereklidir. Bu çalışmada yazar, sistem hata günlüklerini analiz etmek ve hataları gerçek zamanlı olarak tespit etmek için makine öğrenimini kullanan bir sistem önerdi. Önerilen sistem, PHP ve Codeigniter kullanılarak geliştirilen uygulamaları çalıştıran canlı sunuculardan dengesiz veri kümeleri kullanır. stem, hataları tanımlamak için sınıflandırma algoritmaları kullanır ve bunların üstesinden gelmek için adımlar önerir, böylece yazılımın kalitesini, güvenilirliğini ve verimliliğini artırır. Yaklaşımımız, hataları erken aşamalarda tespit etmenin zor olabileceği büyük ve karmaşık yazılımlarla ilgili sorunları çözmektedir. stem günlüklerini analiz ederek, makine öğrenimi sınıflandırma algoritmalarının hataları tespit etmek ve sistem performansını artırmak için nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.

وهو يغطي الأسس النظرية والحلول العملية لأهم المشاكل في هذا المجال. يعد اكتشاف أخطاء البرامج جانبًا مهمًا في تطوير البرامج، ولكن نظرًا لمحدودية الوقت والميزانية والقوى العاملة، يمكن أن يكون اختبار التطبيق صعبًا، وفي بعض الحالات قد لا يصل الإبلاغ عن الأخطاء إلى مراحله النهائية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي نقص المعرفة حول مجال المنتج إلى تفسير غير صحيح للحسابات، مما يؤدي إلى أخطاء. لحل هذه المشاكل، التنبؤ المبكر بالخطأ ضروري لتطوير تطبيقات خالية من الأخطاء وفعالة. في هذه الدراسة، اقترح المؤلف نظامًا يستخدم التعلم الآلي لتحليل سجلات أخطاء النظام واكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي. يستخدم النظام المقترح مجموعات بيانات غير متوازنة من الخوادم الحية التي تعمل بتطبيقات مطورة باستخدام PHP و Codeigniter. يستخدم النظام خوارزميات التصنيف لتحديد الأخطاء ويقترح خطوات للتغلب عليها، وبالتالي تحسين جودة البرنامج وموثوقيته وكفاءته. يحل نهجنا المشكلات المرتبطة بالبرمجيات الكبيرة والمعقدة، حيث قد يكون من الصعب تحديد الأخطاء في المراحل المبكرة. من خلال تحليل سجلات النظام، نوضح كيف يمكن استخدام خوارزميات تصنيف التعلم الآلي لاكتشاف الأخطاء وتحسين أداء النظام.