文献

J-GLOBAL ID：202302294346756963   整理番号：23A1767444

Pythonにおける機械学習関連ライブラリの自動推薦手法の評価

著者 (6件)： 小柳慶 (九州大学) ,  秋山楽登 (九州大学) ,  沖野健太郎 (九州大学) ,  近藤将成 (九州大学) ,  亀井靖高 (九州大学) ,  鵜林尚靖 (九州大学)
資料名： ソフトウェア工学の基礎ワークショップ論文集(Web)  (Proceedings of the JSSST Workshop on Foundation of Software Engineering (Web))
巻： 29  ページ： 91-96(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U2922A  ISSN： 2436-634X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,機械学習や深層学習の研究が盛んに行われ,Python に おいては機械学習ライブラリが多数活用されている.しかし,利用可能 なライブラリの数は年々増加し,必要なライブラリを発見することに労 力を費やしてしまう場合が多い.そこで,Java のライブラリ推薦手法を 参考に,協調フィルタリングを用いて Python における機械学習関連ライ ブラリを推薦し,従来の推薦手法が Python においてどの程度の精度で推 薦可能かを調べるための追実験を行った.追実験の結果,Java における 推薦結果と比較して,評価指標値の推移は類似した傾向を示し,従来の 推薦手法を Python に適用した場合も同様の推薦結果が得られた.(著者抄録)

シソーラス用語： オブジェクト指向言語 ,  *機械学習 ,  *ライブラリ【計算機】 ,  行為 ,  *自動化 ,  Java ,  情報収集 ,  方法論 ,  指標 ,  評価指標 ,  Python言語 ,  *改変
準シソーラス用語： Python ,  協調フィルタリング ,  *推薦

分類 (2件)： 汎用プログラミング言語  (JD03051H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： Python ,  機械学習 ,  ライブラリ ,  推薦 ,  手法 ,  評価