論文の概要: Explainable AI for Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01614v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 00:42:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-24 04:48:00.232080
- Title: Explainable AI for Software Engineering
- Title（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングのための説明可能なAI
- Authors: Chakkrit Tantithamthavorn, Jirayus Jiarpakdee, John Grundy
- Abstract要約: まず、ソフトウェアエンジニアリングにおける説明可能なAIの必要性を強調します。
次に、上記の課題に対処するために、説明可能なAI技術をどのように利用できるか、という3つのケーススタディを要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.552048647904591
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence/Machine Learning techniques have been widely used in
software engineering to improve developer productivity, the quality of software
systems, and decision-making. However, such AI/ML models for software
engineering are still impractical, not explainable, and not actionable. These
concerns often hinder the adoption of AI/ML models in software engineering
practices. In this article, we first highlight the need for explainable AI in
software engineering. Then, we summarize three successful case studies on how
explainable AI techniques can be used to address the aforementioned challenges
by making software defect prediction models more practical, explainable, and
actionable.
- Abstract（参考訳）: 人工知能/機械学習技術は、ソフトウェア開発において開発者の生産性、ソフトウェアシステムの品質、意思決定を改善するために広く使われている。
しかし、ソフトウェアエンジニアリングのためのこのようなAI/MLモデルは、まだ実用的ではなく、説明不能であり、実行不可能である。
これらの懸念はしばしば、ソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるAI/MLモデルの採用を妨げる。
この記事では、ソフトウェア工学における説明可能なAIの必要性を強調します。
次に、ソフトウェア欠陥予測モデルをより実用的、説明可能、かつ実行可能なものにすることで、上記の課題に対処するために、説明可能なai技術をどのように利用できるかに関する3つのケーススタディを要約する。
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