論文の概要: Machine Learning Application Development: Practitioners' Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15277v1
- Date: Fri, 31 Dec 2021 03:38:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 15:46:56.546786
- Title: Machine Learning Application Development: Practitioners' Insights
- Title（参考訳）: 機械学習アプリケーション開発:実践者の洞察
- Authors: Md Saidur Rahman, Foutse Khomh, Alaleh Hamidi, Jinghui Cheng, Giuliano
Antoniol and Hironori Washizaki
- Abstract要約: MLアプリケーション開発の課題とベストプラクティスを理解することを目的とした調査について報告する。
80人の実践者から得られた結果を17の発見にまとめ、MLアプリケーション開発の課題とベストプラクティスを概説する。
報告された課題が、MLベースのアプリケーションのエンジニアリングプロセスと品質を改善するために調査すべきトピックについて、研究コミュニティに知らせてくれることを期待しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.114724750441724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nowadays, intelligent systems and services are getting increasingly popular
as they provide data-driven solutions to diverse real-world problems, thanks to
recent breakthroughs in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML).
However, machine learning meets software engineering not only with promising
potentials but also with some inherent challenges. Despite some recent research
efforts, we still do not have a clear understanding of the challenges of
developing ML-based applications and the current industry practices. Moreover,
it is unclear where software engineering researchers should focus their efforts
to better support ML application developers. In this paper, we report about a
survey that aimed to understand the challenges and best practices of ML
application development. We synthesize the results obtained from 80
practitioners (with diverse skills, experience, and application domains) into
17 findings; outlining challenges and best practices for ML application
development. Practitioners involved in the development of ML-based software
systems can leverage the summarized best practices to improve the quality of
their system. We hope that the reported challenges will inform the research
community about topics that need to be investigated to improve the engineering
process and the quality of ML-based applications.
- Abstract（参考訳）: 今日、人工知能(AI)と機械学習(ML)の最近のブレークスルーのおかげで、さまざまな現実世界の問題に対するデータ駆動ソリューションを提供することで、インテリジェントなシステムやサービスがますます人気を集めています。
しかし、機械学習は、有望な可能性だけでなく、いくつかの固有の課題ともソフトウェアエンジニアリングを満たしている。
最近の研究努力にもかかわらず、MLベースのアプリケーションを開発することの課題と現在の業界プラクティスについて、まだ明確には理解していません。
さらに、ソフトウェアエンジニアリング研究者がmlアプリケーション開発者をより良くサポートするための努力をどこに集中すべきかは不明だ。
本稿では,MLアプリケーション開発の課題とベストプラクティスを理解することを目的とした調査について報告する。
80人の実践者(多様なスキル、経験、アプリケーションドメインを持つ)から得られた結果を17の発見にまとめ、MLアプリケーション開発における課題とベストプラクティスの概要を述べる。
mlベースのソフトウェアシステムの開発に携わる実践者は、システムの品質を改善するために要約されたベストプラクティスを活用できる。
報告された課題が、MLベースのアプリケーションのエンジニアリングプロセスと品質を改善するために調査すべきトピックについて、研究コミュニティに知らせてくれることを期待しています。
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