機械学習のための非機能的要求:システム範囲と関心の調査【JST・京大機械翻訳】

Habibullah Khan Mohammad; Gay Gregory; Horkoff Jennifer

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210290596741 整理番号：22P0307713

機械学習のための非機能的要求:システム範囲と関心の調査【JST・京大機械翻訳】

Non-Functional Requirements for Machine Learning: An Exploration of System Scope and Interest

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発行年： 2022年03月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習(MLシステム)に依存するシステムは,従来のシステムと比較してシステム品質に異なる要求を持つ。非機能的要求(NFRs)として知られるそのような品質要求は,従来のシステムに対するNFRsからの定義,範囲,および重要性において異なる可能性がある。MLシステムに対するNFRsの重要性にもかかわらず,それらの定義と範囲の理解,および各NFRにおける既存の研究の範囲は,従来のドメインにおける理解と比較して不足している。産業におけるMLシステムNFRの重要性と処理に関する調査に基づいて,著者らはこのギャップを狭めるために3つの貢献を行った。(1)共有特性に基づくMLシステムNFRのクラスタを提示し,(2)著者らは,NFRsの部分集合に関する関連研究の数を推定するために,Scopus探索結果,また,NFRのサンプルに関する符号間信頼性を用いて,著者らは,システム(例えば,訓練データ,MLモデル,または他のシステム要素)の部品上のNFRsの範囲を定義するために,各サンプルにおける標題と抽象の著者らの初期読解を使用した。これらの初期知見は,この新興領域における将来の研究のための基礎を形成する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 音声処理 , 人工知能

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