Redes siamesas de transformers para el reconocimiento de programadores a partir de su código fuente
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Máster Universitario en Ingeniería Web
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Este proyecto plantea la siguiente pregunta de investigación. ¿En qué medida es posible reconocer si un programador ha escrito un fragmento de código con tan solo mirar otro trozo de código escrito por él? Se trata de un problema de one-shot learning. One-shot learning es un tipo de machine learning-based que compara las diferencias entre dos entradas. De esta forma, aprende a saber si las dos entradas representan el mismo elemento o no, incluso cuando ese elemento no se ha utilizado en el aprendizaje. Esta aproximación se ha utilizado exitosamente para reconocimiento caligráfico [1] y de caras de personas [2]. En este proyecto se verá en qué medida se puede utilizar para reconocimiento de programadores mediante el análisis de su código fuente. [1] Chakrapani Gv, A., Chanda, S., Pal, U., Doermann, D. (2020). One-Shot Learning-Based Handwritten Word Recognition. In: Palaiahnakote, S., Sanniti di Baja, G., Wang, L., Yan, W. (eds) Pattern Recognition. ACPR 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 12047. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41299-9_17 [2] Thakurdesai, Nikhil, Nikita Raut, and Anupam Tripathi. "Face recognition using one-shot learning." International Journal of Computer Applications 182 (2018): 35-39.
Este proyecto plantea la siguiente pregunta de investigación. ¿En qué medida es posible reconocer si un programador ha escrito un fragmento de código con tan solo mirar otro trozo de código escrito por él? Se trata de un problema de one-shot learning. One-shot learning es un tipo de machine learning-based que compara las diferencias entre dos entradas. De esta forma, aprende a saber si las dos entradas representan el mismo elemento o no, incluso cuando ese elemento no se ha utilizado en el aprendizaje. Esta aproximación se ha utilizado exitosamente para reconocimiento caligráfico [1] y de caras de personas [2]. En este proyecto se verá en qué medida se puede utilizar para reconocimiento de programadores mediante el análisis de su código fuente. [1] Chakrapani Gv, A., Chanda, S., Pal, U., Doermann, D. (2020). One-Shot Learning-Based Handwritten Word Recognition. In: Palaiahnakote, S., Sanniti di Baja, G., Wang, L., Yan, W. (eds) Pattern Recognition. ACPR 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 12047. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-41299-9_17 [2] Thakurdesai, Nikhil, Nikita Raut, and Anupam Tripathi. "Face recognition using one-shot learning." International Journal of Computer Applications 182 (2018): 35-39.
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