論文の概要: Interpreting Cloud Computer Vision Pain-Points: A Mining Study of Stack Overflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10130v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 00:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:41:16.969403
• Title: Interpreting Cloud Computer Vision Pain-Points: A Mining Study of Stack Overflow
• Title（参考訳）: クラウドコンピュータビジョンの痛点を解釈する - スタックオーバーフローのマイニングスタディ
• Authors: Alex Cummaudo, Rajesh Vasa, Scott Barnett, John Grundy, Mohamed Abdelrazek
• Abstract要約: 本研究では,コンピュータビジョンサービスに対する開発者の不満について検討する。 モバイル開発のような成熟した分野とは違って、開発者が問う質問の種類は対照的である。 これらは、そのようなシステムを強化する技術について、浅い理解を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.975695375814528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent services are becoming increasingly more pervasive; application developers want to leverage the latest advances in areas such as computer vision to provide new services and products to users, and large technology firms enable this via RESTful APIs. While such APIs promise an easy-to-integrate on-demand machine intelligence, their current design, documentation and developer interface hides much of the underlying machine learning techniques that power them. Such APIs look and feel like conventional APIs but abstract away data-driven probabilistic behaviour - the implications of a developer treating these APIs in the same way as other, traditional cloud services, such as cloud storage, is of concern. The objective of this study is to determine the various pain-points developers face when implementing systems that rely on the most mature of these intelligent services, specifically those that provide computer vision. We use Stack Overflow to mine indications of the frustrations that developers appear to face when using computer vision services, classifying their questions against two recent classification taxonomies (documentation-related and general questions). We find that, unlike mature fields like mobile development, there is a contrast in the types of questions asked by developers. These indicate a shallow understanding of the underlying technology that empower such systems. We discuss several implications of these findings via the lens of learning taxonomies to suggest how the software engineering community can improve these services and comment on the nature by which developers use them.
• Abstract（参考訳）: アプリケーション開発者は、コンピュータビジョンのような分野における最新の進歩を活用して、ユーザに新しいサービスや製品を提供したいと考えている。 このようなapiは、簡単に統合可能なオンデマンド機械学習を約束しているが、現在の設計、ドキュメンテーション、開発者インターフェースは、それらを支える機械学習技術の多くを隠している。 このようなAPIは従来のAPIに似ていますが、データ駆動の確率的振る舞いを抽象化します。 この研究の目的は、開発者が最も成熟したインテリジェントサービス、特にコンピュータビジョンを提供するシステムを実装する際に直面する様々な問題点を特定することである。 Stack Overflowを使って、コンピュータビジョンサービスを使用するときに開発者が直面するフラストレーションを掘り下げ、最近の2つの分類(ドキュメント関連および一般的な質問)に対して質問を分類します。 モバイル開発のような成熟した分野とは異なり、開発者からの質問のタイプには対照的な点があります。 これらは、そのようなシステムを強化する基盤となる技術に対する浅い理解を示している。 我々は、ソフトウェア工学コミュニティがこれらのサービスをどのように改善できるかを示唆するために、学習分類のレンズを通してこれらの発見のいくつかの意味を議論し、開発者がそれらを使用する性質についてコメントする。

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