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J-GLOBAL ID：202302272728553277   整理番号：23A0527112

深層学習システムの保守に関する実証調査の検討

著者 (5件)： Yin Mingyang (九州大学) ,  柏祐太郎 (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： 28  ページ： 163-164(J-STAGE)  発行年： 2021年 
JST資料番号： U2922A  ISSN： 2436-634X  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)

抄録/ポイント： 本研究では,深層学習技術を利用するシステムにおける保守のベストプラクティス確立を目指している.本論文では,深層学習システムにおける保守の実態を明らかにするための調査方法の検討を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： ソフトウェア開発 ,  機械学習 ,  *人工知能システム ,  *ソフトウェアプラットフォーム ,  *プログラムメンテナンス ,  深層学習
準シソーラス用語： AIシステム ,  Dependency graph ,  GitHub ,  *ソフトウェア保守 ,  依存関係グラフ ,  *深層学習システム

分類 (2件)： 計算機システム運用管理  (JD02020C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  保守 ,  実証調査