論文の概要: Classification, Challenges, and Automated Approaches to Handle Non-Functional Requirements in ML-Enabled Systems: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17483v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 09:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:52:10.808614
• Title: Classification, Challenges, and Automated Approaches to Handle Non-Functional Requirements in ML-Enabled Systems: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: ml対応システムにおける非機能要件対応のための分類,課題,自動アプローチ--体系的文献レビュー
• Authors: Vincenzo De Martino, Fabio Palomba
• Abstract要約: 非機能要件は、機械学習の巨大なポテンシャルを脅かす。 本稿では,3つの重要な側面を対象とする体系的な文献レビューを提案する。 さらなる研究が考慮すべき23以上のソフトウェアエンジニアリング課題のカタログを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.92906679868436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is nowadays so pervasive and diffused that virtually no application can avoid its use. Nonetheless, its enormous potential is constantly threatened by non-functional requirements, such as sustainability. In particular, we noticed the lack of a comprehensive synthesis of the research efforts done so far and how these may drive further research. In this paper, we propose a systematic literature review targeting three key aspects such as (1) the classification of the non-functional requirements investigated so far, (2) the challenges to face when dealing with them, and (3) the automated approaches proposed in literature to support practitioners when optimizing them in practice. Through the combination of well-established guidelines for conducting systematic literature reviews and additional search criteria, we survey a total amount of 69 research articles. Our findings report that current research identified \revised{30} different non-functional requirements, which can be grouped into six main classes. We also deliver a catalog of over 23 software engineering challenges that further research should consider, besides an overview of the automated approaches researchers proposed to support practitioners when optimizing non-functional requirements of machine learning-enabled systems. We conclude our work by distilling implications and a future outlook on the topic.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は今や広く普及しており、ほとんど誰もその使用を避けることができない。 それでもその巨大なポテンシャルは、持続可能性のような非機能要件によって常に脅かされている。 特に,これまでの研究成果の総合的な合成の欠如と,これらの研究がさらなる研究にどのように寄与するかに気付きました。 本稿では,(1)これまで検討されてきた非機能要件の分類,(2)それを扱う際に直面する課題,(3)実践者を支援するために文献に提案する自動化アプローチの3つの重要な側面を対象とする,体系的な文献レビューを提案する。 体系的な文献レビューを行うためのガイドラインと追加の検索基準を組み合わせることで,69の論文の総量を調査した。 本研究は,6つの主要クラスに分類できる<revised{30}の異なる非機能要件を同定した。 また、さらに研究すべき23以上のソフトウェアエンジニアリングの課題のカタログを提供し、機械学習対応システムの非機能要件を最適化する際に、研究者が実践者を支援するために提案する自動アプローチの概要を提供する。 本研究の結論は, 含意を蒸留し, 今後の展望である。

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