論文の概要: A Systematic Literature Review on the Use of Machine Learning in Software Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13877v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 23:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:06:06.770351
• Title: A Systematic Literature Review on the Use of Machine Learning in Software Engineering
• Title（参考訳）: ソフトウェア工学における機械学習の利用に関する体系的文献レビュー
• Authors: Nyaga Fred, I. O. Temkin,
• Abstract要約: 本研究は,ソフトウェア工学プロセスに機械学習技術を適用する際の技術の現状を探るため,その目的と研究課題に従って実施された。 レビューでは、ソフトウェア品質保証、ソフトウェア保守、ソフトウェア理解、ソフトウェアドキュメントなど、MLが適用されたソフトウェアエンジニアリングにおける重要な領域を特定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software engineering (SE) is a dynamic field that involves multiple phases all of which are necessary to develop sustainable software systems. Machine learning (ML), a branch of artificial intelligence (AI), has drawn a lot of attention in recent years thanks to its ability to analyze massive volumes of data and extract useful patterns from data. Several studies have focused on examining, categorising, and assessing the application of ML in SE processes. We conducted a literature review on primary studies to address this gap. The study was carried out following the objective and the research questions to explore the current state of the art in applying machine learning techniques in software engineering processes. The review identifies the key areas within software engineering where ML has been applied, including software quality assurance, software maintenance, software comprehension, and software documentation. It also highlights the specific ML techniques that have been leveraged in these domains, such as supervised learning, unsupervised learning, and deep learning. Keywords: machine learning, deep learning, software engineering, natural language processing, source code
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学(SE)は、持続可能なソフトウェアシステムの開発に必要な複数のフェーズを含む動的分野である。 人工知能(AI)の分野である機械学習(ML)は、大量のデータを分析し、データから有用なパターンを抽出する能力により、近年多くの注目を集めている。 いくつかの研究は、SEプロセスにおけるMLの適用を調べ、分類し、評価することに重点を置いている。 我々はこのギャップに対処するため,初等研究に関する文献レビューを行った。 この研究は、ソフトウェアエンジニアリングプロセスに機械学習技術を適用するための最先端技術を探るため、目的と研究課題に従って実施された。 レビューでは、ソフトウェア品質保証、ソフトウェア保守、ソフトウェア理解、ソフトウェアドキュメントなど、MLが適用されたソフトウェアエンジニアリングにおける重要な領域を特定している。 また、教師なし学習、教師なし学習、ディープラーニングなど、これらの領域で活用されている特定のMLテクニックを強調している。 キーワード:機械学習、ディープラーニング、ソフトウェアエンジニアリング、自然言語処理、ソースコード

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