論文の概要: When Code Smells Meet ML: On the Lifecycle of ML-specific Code Smells in ML-enabled Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08311v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 07:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:16:08.176251
• Title: When Code Smells Meet ML: On the Lifecycle of ML-specific Code Smells in ML-enabled Systems
• Title（参考訳）: Code SmellsがMLに出会った時 - ML固有のCode Smellsのライフサイクルについて ML対応システム
• Authors: Gilberto Recupito and Giammaria Giordano and Filomena Ferrucci and Dario Di Nucci and Fabio Palomba
• Abstract要約: 本研究の目的は、ML特有のコードの臭いとして知られる、特定の品質関連関心事の出現と進化を調査することである。 具体的には、実際のML対応システムにおいて、ML特有のコードの臭いを経験的に分析して研究する計画を提案する。 探索的研究を行い、ML対応システムの大規模なデータセットをマイニングし、約337のプロジェクトに関する400万件のコミットを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.718420553401662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Context. The adoption of Machine Learning (ML)--enabled systems is steadily increasing. Nevertheless, there is a shortage of ML-specific quality assurance approaches, possibly because of the limited knowledge of how quality-related concerns emerge and evolve in ML-enabled systems. Objective. We aim to investigate the emergence and evolution of specific types of quality-related concerns known as ML-specific code smells, i.e., sub-optimal implementation solutions applied on ML pipelines that may significantly decrease both the quality and maintainability of ML-enabled systems. More specifically, we present a plan to study ML-specific code smells by empirically analyzing (i) their prevalence in real ML-enabled systems, (ii) how they are introduced and removed, and (iii) their survivability. Method. We will conduct an exploratory study, mining a large dataset of ML-enabled systems and analyzing over 400k commits about 337 projects. We will track and inspect the introduction and evolution of ML smells through CodeSmile, a novel ML smell detector that we will build to enable our investigation and to detect ML-specific code smells.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 機械学習(ML)対応システムの採用は着実に増加している。 それでも、ML固有の品質保証アプローチが不足しているのは、おそらく、ML対応システムで品質関連の懸念が出現し、どのように進化するかについての知識が限られているためである。 目的。 ML対応システムの品質と保守性の両方を著しく低下させるようなMLパイプラインに適用された準最適実装ソリューションとして、ML固有のコード臭として知られる特定の品質関連関心事の出現と進化について検討することを目的としている。 より具体的には、経験的分析によりML固有のコードの臭いを研究する計画を提案する。 (i)実際のML対応システムにおけるそれらの普及状況 (二)導入・撤去の仕方及び (三)生存可能性 方法。 探索的研究を行い、ML対応システムの大規模なデータセットをマイニングし、約337のプロジェクトに関する400万件のコミットを分析します。 CodeSmileは、ML特有の臭いを検知し、調査を可能にするための新しいML臭い検知装置です。

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