論文の概要: Investigating the Impact of SOLID Design Principles on Machine Learning Code Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05337v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 00:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 16:57:05.667166
• Title: Investigating the Impact of SOLID Design Principles on Machine Learning Code Understanding
• Title（参考訳）: SOLID設計原則が機械学習コード理解に及ぼす影響の検討
• Authors: Raphael Cabral, Marcos Kalinowski, Maria Teresa Baldassarre, Hugo Villamizar, Tatiana Escovedo, H\'elio Lopes
• Abstract要約: 我々は,SOLID設計原則が機械学習コード理解に与える影響を検討した。 SOLIDの原則を使わなかった実際の産業用MLコードを再構築した。 その結果、SOLID設計原則の採用がコード理解を改善するという統計的に重要な証拠が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5788518098820337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: [Context] Applying design principles has long been acknowledged as beneficial for understanding and maintainability in traditional software projects. These benefits may similarly hold for Machine Learning (ML) projects, which involve iterative experimentation with data, models, and algorithms. However, ML components are often developed by data scientists with diverse educational backgrounds, potentially resulting in code that doesn't adhere to software design best practices. [Goal] In order to better understand this phenomenon, we investigated the impact of the SOLID design principles on ML code understanding. [Method] We conducted a controlled experiment with three independent trials involving 100 data scientists. We restructured real industrial ML code that did not use SOLID principles. Within each trial, one group was presented with the original ML code, while the other was presented with ML code incorporating SOLID principles. Participants of both groups were asked to analyze the code and fill out a questionnaire that included both open-ended and closed-ended questions on their understanding. [Results] The study results provide statistically significant evidence that the adoption of the SOLID design principles can improve code understanding within the realm of ML projects. [Conclusion] We put forward that software engineering design principles should be spread within the data science community and considered for enhancing the maintainability of ML code.
• Abstract（参考訳）: [コンテキスト] 設計原則を適用することは、伝統的なソフトウェアプロジェクトにおける理解と保守性に有益であると長年認識されてきた。 これらのメリットは、データ、モデル、アルゴリズムによる反復的な実験を含む機械学習(ML)プロジェクトにも当てはまります。 しかし、MLコンポーネントは様々な学歴を持つデータサイエンティストによってしばしば開発され、ソフトウェア設計のベストプラクティスに従わないコードをもたらす可能性がある。 [目標]この現象をよりよく理解するために,SOLID設計原則がMLコード理解に与える影響を検討した。 方法]100人のデータサイエンティストを含む3つの独立した実験で制御実験を行った。 SOLID原則を使わなかった実産業MLコードを再構築した。 各試験では、1つのグループにオリジナルのMLコードが提示され、もう1つのグループはSOLID原則を取り入れたMLコードが提示された。 両グループの参加者は、コードを分析し、オープンエンドとクローズドエンドの両方の質問を含む質問に答えるよう求められた。 結果]SOLID設計原則の採用により,MLプロジェクトの領域内でのコード理解が向上することを示す統計的に有意な証拠が得られた。 [結論]ソフトウェアエンジニアリング設計の原則をデータサイエンスコミュニティに広めるべきであり、MLコードの保守性を高めることを考慮している。

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