Pengembangan Estimasi Upaya Perangkat Lunak dan Jaringan Neural Hingga Pendekatan Pembelajaran Mendalam

Kesimpulan

dari pengembangan estimasi upaya perangkat lunak menggunakan jaringan neural hingga pendekatan pembelajaran mendalam adalah bahwa pendekatan ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan akurasi estimasi upaya perangkat lunak dalam pengembangan proyek. Dengan menggabungkan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin yang lebih dalam, kita dapat mencapai estimasi yang lebih presisi dan komprehensif.