機械学習プロジェクトにおけるアンチパターンとその整備

竹内広宜; 小形真平; 海谷治彦; 中川博之

文献

J-GLOBAL ID：202302262159570631 整理番号：23A1964891

機械学習プロジェクトにおけるアンチパターンとその整備

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資料名：
巻： 2023 号： SE-213 ページ： Vol.2023-SE-213,No.22,1-8 (WEB ONLY) 発行年： 2023年03月02日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

機械学習(Machine Learning:ML)を活用したサービスシステムの開発が近年盛んに行われている.一般的なサービスシステムの開発ではプロジェクトを進める上で遭遇する技術的な課題を解決するために様々な知見を蓄積し,それを別のプロジェクトの実施において活用している.機械学習を活用したサービスシステムの開発するMLプロジェクトにおいても,技術的な課題に対する解決策が知識として蓄積されつつある.しかしながら,整備された解決策がどういった場面で利用できるのかが不明確であるため,これらの蓄積された知識の活用は実務家の経験やスキルに依存する状態にある.そこで本研究では,MLプロジェクトについて課題を引き起こす可能性がある状況を不吉な匂いとしてとらえ,プロジェクトで適用されるさまざまな解決策をもとに,それらを適用すべき状況を不吉な匂いとして収集し,アンチパターンを作成した.そして,作成したアンチパターンについて記載されている不吉な匂いに対する認知度を調査することで,広くプロジェクトでパターンを利用できるかを確認した.(著者抄録)

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計算機システム開発

引用文献 (21件)：

Amershi, S., Begel, A., Bird, C., Deliner, R., Gall, H., Kamar, E., Nushi, N. N. B. and Zimmermann, T.: Software Engineering for Machine Learning: A Case Study, Proceedings of the 41st International Conference on Software Engineering, pp. 291-300 (2019).
Brown, W. J., Malveau, R. C., McCormick, H. W. and Mowbray, T. J.: AntiPatterns: Refactoring Software, Architectures, and Projects in Crisis, Wiley (1998).
Foidl, H., Felderer, M. and Ramler, R.: Data Smells: Categories, Causes and Consequences, and Detection of Suspicious Data in AI-based Systems, Proceedings of the IEEE/ACM 1st International Conference on AI Engineering - Software Engineering (CAIN), pp. 229-239 (2022).
Kim, M., Zimmermann, T., DeLine, R. and Begel, A.: The Emerging Role of Data Scientists on Software Development Teams, Proceedings of the 38th International Conference on Software Engineering, pp. 96-107 (2016).
Kumeno, F.: Software Engineering Challenges for Machine Learning Applications: A Literature Review, Intelligent Decision Technologies, Vol. 13, pp. 463-476 (2019).

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