論文の概要: Model-driven Engineering for Machine Learning Components: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00284v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 04:29:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 14:57:08.078136
• Title: Model-driven Engineering for Machine Learning Components: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 機械学習コンポーネントのためのモデル駆動エンジニアリング:体系的文献レビュー
• Authors: Hira Naveed, Chetan Arora, Hourieh Khalajzadeh, John Grundy, Omar Haggag
• Abstract要約: MDE4ML の使用の背景にある主要な動機を明らかにするため,いくつかの分野の研究を分析した。 また,既存の文献のギャップについても論じ,今後の研究を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.810090413018798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Context: Machine Learning (ML) has become widely adopted as a component in many modern software applications. Due to the large volumes of data available, organizations want to increasingly leverage their data to extract meaningful insights and enhance business profitability. ML components enable predictive capabilities, anomaly detection, recommendation, accurate image and text processing, and informed decision-making. However, developing systems with ML components is not trivial; it requires time, effort, knowledge, and expertise in ML, data processing, and software engineering. There have been several studies on the use of model-driven engineering (MDE) techniques to address these challenges when developing traditional software and cyber-physical systems. Recently, there has been a growing interest in applying MDE for systems with ML components. Objective: The goal of this study is to further explore the promising intersection of MDE with ML (MDE4ML) through a systematic literature review (SLR). Through this SLR, we wanted to analyze existing studies, including their motivations, MDE solutions, evaluation techniques, key benefits and limitations. Results: We analyzed selected studies with respect to several areas of interest and identified the following: 1) the key motivations behind using MDE4ML; 2) a variety of MDE solutions applied, such as modeling languages, model transformations, tool support, targeted ML aspects, contributions and more; 3) the evaluation techniques and metrics used; and 4) the limitations and directions for future work. We also discuss the gaps in existing literature and provide recommendations for future research. Conclusion: This SLR highlights current trends, gaps and future research directions in the field of MDE4ML, benefiting both researchers and practitioners
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: 機械学習(ML)は多くの現代のソフトウェアアプリケーションにおいてコンポーネントとして広く採用されている。 大量のデータが利用可能であるため、組織はデータを活用して意味のある洞察を抽出し、ビジネス利益性を高めたいと考えています。 MLコンポーネントは予測機能、異常検出、レコメンデーション、正確な画像とテキスト処理、情報決定を可能にする。 しかし、MLコンポーネントを持つシステムを開発するのは簡単ではない。ML、データ処理、ソフトウェアエンジニアリングに時間、労力、知識、専門知識が必要である。 従来のソフトウェアやサイバー物理システムを開発する際に、モデル駆動工学(MDE)技術を用いてこれらの課題に対処する研究がいくつかある。 近年,MLコンポーネントを持つシステムにMDEを適用することへの関心が高まっている。 目的: 本研究の目的は, 体系的文献レビュー(SLR)を通じて, MDE とML (MDE4ML) の交わる可能性を探ることである。 このSLRを通じて,そのモチベーション,MDEソリューション,評価技術,重要なメリット,限界など,既存の研究を分析したかった。 結果: 対象分野について選択した研究を分析した結果, 以下のことが判明した。 1) MDE4MLの使用の背景にある主要な動機 2) モデリング言語,モデル変換,ツールサポート,ターゲットとするmlアスペクト,コントリビューションなど,さまざまなmdeソリューションが適用されます。 3) 使用する評価技術及び指標 4)今後の作業の限界と方向性。 また,既存の文献のギャップについても論じ,今後の研究を推奨する。 結論:このSLRは、MDE4ML分野における現在のトレンド、ギャップ、今後の研究方向性を強調し、研究者と実践者の両方に利益をもたらす。

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