論文の概要: A Model-Driven Engineering Approach to Machine Learning and Software Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02689v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 15:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 13:55:23.396338
• Title: A Model-Driven Engineering Approach to Machine Learning and Software Modeling
• Title（参考訳）: 機械学習とソフトウェアモデリングへのモデル駆動工学的アプローチ
• Authors: Armin Moin, Atta Badii and Stephan G\"unnemann
• Abstract要約: モデルは、ソフトウェア工学(SE)と人工知能(AI)のコミュニティで使われている。 主な焦点はIoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のユースケースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Models are used in both the Software Engineering (SE) and the Artificial Intelligence (AI) communities. In the former case, models of software, which may specify the software system architecture on different levels of abstraction could be used in various stages of the Software Development Life-Cycle (SDLC), from early conceptualization and design, to verification, implementation, testing and evolution. However, in the latter case, i.e., AI, models may provide smart capabilities, such as prediction and decision making support. For instance, in Machine Learning (ML), which is the most popular sub-discipline of AI at the present time, mathematical models may learn useful patterns in the observed data instances and can become capable of making better predictions or recommendations in the future. The goal of this work is to create synergy by bringing models in the said communities together and proposing a holistic approach. We illustrate how software models can become capable of producing or dealing with data analytics and ML models. The main focus is on the Internet of Things (IoT) and smart Cyber-Physical Systems (CPS) use cases, where both ML and model-driven (model-based) SE play a key role. In particular, we implement the proposed approach in an open source prototype and validate it using two use cases from the IoT/CPS domain.
• Abstract（参考訳）: モデルは、ソフトウェア工学(SE)と人工知能(AI)のコミュニティで使われている。 前者の場合、異なる抽象レベルでソフトウェアシステムアーキテクチャを指定する可能性のあるソフトウェアのモデルは、初期の概念化と設計から検証、実装、テスト、進化に至るまで、ソフトウェア開発ライフサイクル(sdlc)の様々な段階において利用可能である。 しかし、後者の場合、つまりAIでは、モデルが予測や意思決定支援といったスマートな能力を提供する可能性がある。 例えば、現在AIの最もポピュラーなサブカテゴリである機械学習(ML)では、数学的モデルは観測されたデータインスタンスで有用なパターンを学習し、将来より優れた予測やレコメンデーションを行うことができる。 この作業の目標は、これらのコミュニティにモデルを持ち込み、全体的なアプローチを提案することで、シナジーを生み出すことです。 ソフトウェアモデルがデータ分析やMLモデルの生成や処理が可能なようになる方法について説明する。 主な焦点はIoT(Internet of Things)とCPS(Smart Cyber-Physical Systems)のユースケースであり、MLとモデル駆動(モデルベース)SEの両方が重要な役割を果たす。 特に,提案手法をオープンソースプロトタイプに実装し,IoT/CPSドメインの2つのユースケースを用いて検証する。

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