論文の概要: Measuring Technical Debt in AI-Based Competition Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11825v1
- Date: Mon, 20 May 2024 06:43:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 13:53:58.492742
- Title: Measuring Technical Debt in AI-Based Competition Platforms
- Title(参考訳): AIベースの競争プラットフォームにおける技術的負債の測定
- Authors: Dionysios Sklavenitis, Dimitris Kalles,
- Abstract要約: AIベースの競争プラットフォームは、迅速なプロトタイピングと、参加者によるソフトウェアエンジニアリング原則の遵守の欠如によって、課題に直面している。
我々は、スクーピングレビューを通じて、AIシステムにおける技術的負債のタイプを特定し分類する。
技術的負債を管理するための枠組みは、これらのプラットフォームの持続可能性と有効性を改善することを目的としています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advances in AI have led to new types of technical debt in software engineering projects. AI-based competition platforms face challenges due to rapid prototyping and a lack of adherence to software engineering principles by participants, resulting in technical debt. Additionally, organizers often lack methods to evaluate platform quality, impacting sustainability and maintainability. In this research, we identify and categorize types of technical debt in AI systems through a scoping review. We develop a questionnaire for assessing technical debt in AI competition platforms, categorizing debt into various types, such as algorithm, architectural, code, configuration, data etc. We introduce Accessibility Debt, specific to AI competition platforms, highlighting challenges participants face due to inadequate platform usability. Our framework for managing technical debt aims to improve the sustainability and effectiveness of these platforms, providing tools for researchers, organizers, and participants.
- Abstract(参考訳): AIの進歩は、ソフトウェアエンジニアリングプロジェクトにおける新しいタイプの技術的負債につながった。
AIベースの競争プラットフォームは、迅速なプロトタイピングと、参加者によるソフトウェアエンジニアリング原則の遵守の欠如により、技術的負債が発生しているため、課題に直面している。
さらに、オーガナイザはプラットフォームの品質を評価する方法がなく、持続可能性や保守性に影響を与えます。
本研究では,スクーピングレビューを通じて,AIシステムにおける技術的負債の種類を特定し,分類する。
我々は,AIコンペティションプラットフォームにおける技術的負債の評価,アルゴリズム,アーキテクチャ,コード,構成,データなど,さまざまなタイプの負債を分類するアンケートを開発する。
AIコンペティションプラットフォームに特化したアクセシビリティ負債を導入し、不適切なプラットフォームのユーザビリティのために参加者が直面する課題を強調します。
技術的負債を管理するためのフレームワークは、これらのプラットフォームの持続可能性と有効性を改善し、研究者、オーガナイザ、参加者にツールを提供することを目的としています。
関連論文リスト
- Exploring the Advances in Using Machine Learning to Identify Technical Debt and Self-Admitted Technical Debt [0.0]
本研究は,ソフトウェアプロジェクトにおける技術的負債と自己決定的技術的負債を検出する機械学習手法を用いた現在の研究状況について考察することを目的としている。
我々は2024年までの論文の文献レビューを行い、機械学習を用いた技術的負債と自己承認的技術的負債の識別について議論した。
以上の結果から,BERTモデルは他よりもはるかに効果的であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T23:58:10Z) - Open Problems in Technical AI Governance [93.89102632003996]
テクニカルAIガバナンス(Technical AI Governance)は、AIの効果的なガバナンスを支援するための技術分析とツールである。
本論文は、AIガバナンスへの貢献を目指す技術研究者や研究資金提供者のためのリソースとして意図されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T21:13:56Z) - Designing an AI-Powered Mentorship Platform for Professional Development: Opportunities and Challenges [0.0]
本稿では,メントレーの発展にともなう有望な展望と潜在的ハードルについて考察する。
この記事は、プロフェッショナルな成長のさまざまな側面におけるMentorAIの変革の可能性を強調している。
MentorAIの展開は、あらゆる画期的な技術と同様に潜在的な課題と倫理的懸念を提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T00:00:26Z) - Reducing the Barriers to Entry for Foundation Model Training [0.28756346738878485]
最近、世界は機械学習と人工知能のアプリケーションに対する需要が前例のない加速を目撃した。
この需要の急増は、サプライチェーンの基盤技術スタックに多大な負担を課している。
技術エコシステム全体にわたるAIトレーニング基盤の根本的な変更を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-12T20:58:25Z) - PADTHAI-MM: A Principled Approach for Designing Trustable,
Human-centered AI systems using the MAST Methodology [5.38932801848643]
チェックリスト評価システムであるMultisource AI Scorecard Table (MAST)は、AI対応意思決定支援システムの設計と評価におけるこのギャップに対処する。
我々は,MAST手法を用いた信頼性の高い人間中心型AIシステムを設計するための原則的アプローチを提案する。
我々は,MAST誘導設計により信頼感が向上し,MAST基準が性能,プロセス,目的情報と結びつくことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T23:15:44Z) - Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:02:15Z) - Artificial Intelligence for Technical Debt Management in Software
Development [0.0]
ソフトウェア開発における技術的負債回避のためのAI駆動ツールの使用に関する既存の研究のレビュー。
AIはソフトウェア開発における技術的負債管理を大幅に改善する可能性がある、と提案する。
AIを開発プロセスに活用しようとするソフトウェア開発チームに対して,実践的なガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T21:59:22Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T15:38:12Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Trustworthy AI [75.99046162669997]
入力データの小さな敵対的変化への脆さ、決定の説明能力、トレーニングデータのバイアスに対処する能力は、最も顕著な制限である。
我々は,AIシステムに対するユーザおよび公的な信頼を高める上での6つの重要な問題に対処するために,信頼に値するAIに関するチュートリアルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T20:04:18Z) - Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform [86.8580406876954]
AI技術は、量的投資システムに新たな課題を提起した。
Qlibは、その可能性の実現、研究の強化、定量的投資におけるAIテクノロジの価値の創造を目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T12:57:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。