pintarkristian/ai-powered-code-bug-classifier
Machine Learning and AI project that classifies source-code snippets as clean or potentially buggy/risky using Pandas, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers, FastAPI, Docker, and automated testing.
SUMMARY AI summary by gpt-5-mini
本プロジェクトは、ソースコード断片を「clean（問題なし）」か「potentially buggy/risky（潜在的にバグ・危険）」に分類するエンドツーエンドの機械学習／AIリポジトリです。主に機械学習エンジニアやMLOps実務者、ポートフォリオ用のサンプル実装を求める開発者を想定しています。特徴は以下のとおりです。 - 2系統のモデル比較：テキストをトークン化して学習するTensorFlow/Kerasの軽量ベースラインと、CodeBERTスタイルの事前学習済みTransformerをPyTorchでファインチューニングするトランスフォーマートラック。 - データ前処理（Pandas）、静的コード特徴量抽出、評価レポート作成を備え、分類指標で性能を評価。 - 学習済み／選択モデルをFastAPIで推論提供し、Docker化による再現性、pytestテスト、GitHub ActionsによるCIを含むプロダクション志向の構成。 - 推奨データセット例としてCodeXGLUEの欠陥検出データを想定し、CSV/JSONL/Hugging Face Datasets対応の前処理パイプラインを提供。 リポジトリはモジュール化され、トレーニング・評価・推論・テスト・デプロイの各フェーズを通じて実装例を示す構成になっています。
DETECTED Detected AI stack
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Language breakdown (by bytes)
Owner
Results-driven with hands-on experience building scalable, high-performance web applications. Proven expertise across the full development lifecycle.
Dates
| Created on GitHub | 2026-05-09 |
| Last push | 2026-05-09 |
| First seen here | 2026-05-09 |
| Last fetched | 2026-05-09 18:18 |
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