論文の概要: Application of Systems Engineering Process in Building ML-Enabled Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05381v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 01:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 14:40:21.095779
• Title: Application of Systems Engineering Process in Building ML-Enabled Systems
• Title（参考訳）: ML対応システム構築におけるシステム工学プロセスの適用
• Authors: Jie JW Wu
• Abstract要約: 機械学習(ML)コンポーネントは、ますます重要で影響力のあるソフトウェアシステムに追加されている。 ML対応システムにおけるシステム工学プロセスの適用について検討した。 V4MLプロセスモデルは、ドキュメント、システム分解、V&Vにより多くの労力を必要とすることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) components are being added to more and more critical and impactful software systems, but the software development process of real-world production systems from prototyped ML models remains challenging with additional complexity and interdisciplinary collaboration challenges. This poses difficulties in using traditional software lifecycle models such as waterfall, spiral or agile model when building ML-enabled systems. By interviewing with practitioners from multiple companies, we investigated the application of using systems engineering process in ML-enabled systems. We developed a set of propositions and proposed V4ML process model for building products with ML components. We found that V4ML process model requires more efforts on documentation, system decomposition and V&V, but it addressed the interdisciplinary collaboration challenges and additional complexity introduced by ML components.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)コンポーネントは、ますます重要で影響力のあるソフトウェアシステムに追加されているが、プロトタイプのMLモデルから現実のプロダクションシステムのソフトウェア開発プロセスは、さらなる複雑さと学際的なコラボレーションの課題によって、依然として困難である。 これは、ML対応システムを構築する際に、ウォーターフォール、スパイラル、アジャイルモデルといった従来のソフトウェアライフサイクルモデルを使用することに困難をもたらす。 複数の企業の実践者に対してインタビューを行い,ML対応システムにおけるシステムエンジニアリングプロセスの適用について検討した。 MLコンポーネントを用いた製品構築のための提案とV4MLプロセスモデルを開発した。 v4mlプロセスモデルは、ドキュメント、システム分解、v&vにより多くの労力を必要とすることが分かりましたが、学際的なコラボレーションの課題とmlコンポーネントによってもたらされる追加の複雑さに対処しました。

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