借助人工智能改进软件工作量估算：综合研究和框架提案
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究在过去的五年中对 AI 技术在软件工作量估计方面进行了广泛的研究。通过克服传统方法的局限性，该研究旨在提高准确性和可靠性，并通过性能评估和与包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、线性回归、随机森林在内的多种机器学习模型进行比较，找到最有效的方法。所提出的基于 AI 的框架具有增强项目规划和资源分配的潜力，有助于软件项目工作量估计研究领域。
自动机器学习 (AutoML) 是一种自动化构建人工智能 / 机器学习流水线的解决方案。研究发现，AutoML 可以在软件工程领域生成优于研究人员训练的模型，但当前可用的解决方案仍无法完全满足需求。这为软件工程研究界提供了利用 AutoML 的见解。
