mozilla/bugbug
Platform for Machine Learning projects on Software Engineering
What it solves
Bugbug 은 머신러닝을 사용해 번거로운 소프트웨어 엔지니어링 및 품질 관리 작업을 자동화합니다. 특히 Bugzilla 와 같은 대규모 버그 트래커와 코드 저장소 관리에 드는 비용을 목표로 하여, 팀이 버그를 트리아지하고 결함을 예측하며 테스트 워크플로를 최적화하도록 돕습니다.
How it works
이 프로젝트는 버그 보고서와 커밋 데이터를 분석하는 다양한 ML 분류기를 학습하고 배포하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 소스에서 특징을 추출하고, Keras 및 scikit-learn 파이프라인을 포함한 모델을 사용해 데이터를 분류합니다. 사용자는 CLI 스크립트를 통해 모델을 학습하거나 Mozilla 의 CI 플랫폼(Taskcluster)에서 학습을 트리거할 수 있습니다.
Who it’s for
주로 대규모 프로젝트(현재는 Mozilla/Firefox에 초점)에서 작업하는 소프트웨어 유지보수자와 품질 보증 엔지니어를 위해 설계되었으며, 버그 트리아지와 위험 평가를 자동화하고자 하는 이들을 위한 것입니다.
Highlights
- Diverse Classifiers: 담당자 제안, 스팸 감지, 회귀 식별, 실제 버그와 기능 요청 구분 등을 위한 특화 모델을 포함합니다.
- Risk Prediction: 회귀를 일으키거나 실패로 인해 되돌려질 가능성이 있는 패치를 감지하는 분류기를 제공합니다.
- Test Optimization: 특정 패치에 가장 관련성이 높은 테스트를 식별하는
testselect분류기를 포함합니다. - Data Mining: Mercurial 과 같은 버전 관리 시스템에서 데이터를 수집해 학습 세트를 생성하는 도구를 제공합니다.