Jarosław Hryszko
Kierownik projektów informatycznych, Project Manager Professional (PMP), specjalizujący się w zapewnieniu jakości w tworzeniu oprogramowania. Praktyk, nauczyciel akademicki, naukowiec, którego zainteresowania naukowe skupiają się wokół problemów związanych z jakością kodu i sposobów ich eliminacji. Certyfikowany Scrum Master.
Od 2013 prowadzi badania nad wykorzystaniem analityki predyktywnej w zapewnieniu jakości w projektach tworzenia i rozwoju oprogramowania.
Prywatnie niestrudzony krytyk otaczającej rzeczywistości, niekoniecznie tej wirtualnej.
„Predykcja elementów błędogennych w kodzie w praktyce”
Abstrakt. Obecnie, zastosowanie mechanizmów sztucznej inteligencji do przewidywania najbardziej błędogennych obszarów w tworzonym kodzie, nie jest rzeczą trudną. Dzięki wolnemu oprogramowaniu można za darmo budować, i co najważniejsze – stosować – modele predykcji bez specjalistycznej wiedzy z dziedziny uczenia maszynowego. Powoduje to, że darmowe oprogramowanie jest co raz chętniej wykorzystywane w biznesie, często wypierając rozwiązania komercyjne. Na warsztatach użyjemy właśnie narzędzia open source do eksploracji danych o nazwie KNIME, rozszerzonego o dodatek DePress służący do interpretacji danych pobranych z narzędzi powszechnie stosowanych przy tworzeniu oprogramowania.
Jako danych źródłowych użyjemy publicznie dostępnych danych, w tym opisujących oprogramowanie Amerykańskiej Agencji Kosmicznej NASA.