論文の概要: MDE for Machine Learning-Enabled Software Systems: A Case Study and
Comparison of MontiAnna & ML-Quadrat
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07282v1
- Date: Thu, 15 Sep 2022 13:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-16 13:41:05.834313
- Title: MDE for Machine Learning-Enabled Software Systems: A Case Study and
Comparison of MontiAnna & ML-Quadrat
- Title（参考訳）: 機械学習可能なソフトウェアシステムのためのMDE:MontiAnnaとML-Quadratのケーススタディと比較
- Authors: J\"org Christian Kirchhof and Evgeny Kusmenko and Jonas Ritz and
Bernhard Rumpe and Armin Moin and Atta Badii and Stephan G\"unnemann and
Moharram Challenger
- Abstract要約: 我々は,モノのインターネット(IoT)分野に着目した機械学習対応ソフトウェアシステムの開発に,MDEパラダイムを採用することを提案する。
ケーススタディで実証されたように、最先端のオープンソースモデリングツールであるMontiAnnaとML-Quadratが、この目的のためにどのように使用できるかを説明します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.839906946900443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose to adopt the MDE paradigm for the development of
Machine Learning (ML)-enabled software systems with a focus on the Internet of
Things (IoT) domain. We illustrate how two state-of-the-art open-source
modeling tools, namely MontiAnna and ML-Quadrat can be used for this purpose as
demonstrated through a case study. The case study illustrates using ML, in
particular deep Artificial Neural Networks (ANNs), for automated image
recognition of handwritten digits using the MNIST reference dataset, and
integrating the machine learning components into an IoT system. Subsequently,
we conduct a functional comparison of the two frameworks, setting out an
analysis base to include a broad range of design considerations, such as the
problem domain, methods for the ML integration into larger systems, and
supported ML methods, as well as topics of recent intense interest to the ML
community, such as AutoML and MLOps. Accordingly, this paper is focused on
elucidating the potential of the MDE approach in the ML domain. This supports
the ML engineer in developing the (ML/software) model rather than implementing
the code, and additionally enforces reusability and modularity of the design
through enabling the out-of-the-box integration of ML functionality as a
component of the IoT or cyber-physical systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,モノのインターネット(IoT)分野に着目した機械学習(ML)対応ソフトウェアシステムの開発に,MDEパラダイムを採用することを提案する。
この目的のために,montianna と ml-quadrat という2つの最先端のオープンソースモデリングツールが,ケーススタディで実証されている。
このケーススタディでは、ML、特にディープニューラルネットワーク(ANN)を使用して、MNIST参照データセットを使用して手書き桁の自動認識を行い、マシンラーニングコンポーネントをIoTシステムに統合する方法について説明している。
その後、我々は2つのフレームワークの機能比較を行い、問題領域、大規模システムへのML統合の方法、MLメソッドのサポートなど幅広い設計上の考慮事項を含む分析基盤を設定し、AutoMLやMLOpsといったMLコミュニティへの近年の関心の高まりについて論じる。
そこで本稿では,ML領域におけるMDEアプローチの可能性を明らかにすることを目的とした。
これは、コードを実装するのではなく、MLエンジニアが(ML/ソフトウェア)モデルを開発するのをサポートすると同時に、IoTやサイバー物理システムのコンポーネントとしてML機能を最初から統合可能にすることで、設計の再利用性とモジュール性も強化する。
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