論文の概要: Systematic Literature Review on Application of Learning-based Approaches in Continuous Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19765v2
- Date: Tue, 2 Jul 2024 08:29:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 12:13:48.827715
- Title: Systematic Literature Review on Application of Learning-based Approaches in Continuous Integration
- Title（参考訳）: 継続的統合における学習に基づくアプローチの適用に関する体系的文献レビュー
- Authors: Ali Kazemi Arani, Triet Huynh Minh Le, Mansooreh Zahedi, M. Ali Babar,
- Abstract要約: 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は生データを分析して、特定のフェーズにおける貴重な洞察を抽出する。
ソフトウェアプロジェクトにおける継続的プラクティスの台頭は、これらの学習ベースの手法による継続的インテグレーション(CI)の自動化を強調している。
この研究は、CIにおける学習ベースの手法の包括的概要を提供し、CIタスク自動化を開発する研究者や実践者に貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3436632098950456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Machine learning (ML) and deep learning (DL) analyze raw data to extract valuable insights in specific phases. The rise of continuous practices in software projects emphasizes automating Continuous Integration (CI) with these learning-based methods, while the growing adoption of such approaches underscores the need for systematizing knowledge. Objective: Our objective is to comprehensively review and analyze existing literature concerning learning-based methods within the CI domain. We endeavour to identify and analyse various techniques documented in the literature, emphasizing the fundamental attributes of training phases within learning-based solutions in the context of CI. Method: We conducted a Systematic Literature Review (SLR) involving 52 primary studies. Through statistical and thematic analyses, we explored the correlations between CI tasks and the training phases of learning-based methodologies across the selected studies, encompassing a spectrum from data engineering techniques to evaluation metrics. Results: This paper presents an analysis of the automation of CI tasks utilizing learning-based methods. We identify and analyze nine types of data sources, four steps in data preparation, four feature types, nine subsets of data features, five approaches for hyperparameter selection and tuning, and fifteen evaluation metrics. Furthermore, we discuss the latest techniques employed, existing gaps in CI task automation, and the characteristics of the utilized learning-based techniques. Conclusion: This study provides a comprehensive overview of learning-based methods in CI, offering valuable insights for researchers and practitioners developing CI task automation. It also highlights the need for further research to advance these methods in CI.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は生データを分析して、特定のフェーズにおける貴重な洞察を抽出する。
ソフトウェアプロジェクトにおける継続的プラクティスの台頭は、これらの学習ベースの手法による継続的インテグレーション(CI)の自動化を強調する一方で、そのようなアプローチの採用の増加は、知識の体系化の必要性を浮き彫りにしている。
目的:私たちの目標は、CIドメイン内の学習ベースの方法に関する既存の文献を総合的にレビューし、分析することにあります。
私たちは、CIの文脈において、学習ベースのソリューションにおけるトレーニングフェーズの基本的特性を強調し、文献に記録された様々なテクニックを特定し、分析することに努めます。
方法:52の初等研究を含む体系的文献レビュー(SLR)を行った。
統計的および数学的な分析を通じて,CIタスクと学習ベース方法論の学習フェーズの相関関係を,データ工学から評価指標までの範囲で検討した。
結果:本論文では,学習手法を用いたCIタスクの自動化について分析する。
我々は、9種類のデータソース、データ準備の4つのステップ、4つの特徴タイプ、9つのデータ特徴のサブセット、ハイパーパラメータ選択とチューニングのための5つのアプローチ、および15の評価指標を特定し、分析する。
さらに、採用されている最新の技術、CIタスク自動化における既存のギャップ、利用した学習技術の特徴についても論じる。
結論:本研究では、CIにおける学習ベースの手法に関する包括的な概要を提供し、CIタスク自動化を開発する研究者や実践者に貴重な洞察を提供する。
さらに、これらの手法をCIで前進させるためのさらなる研究の必要性も強調されている。
関連論文リスト
- A Large Language Model Approach to Educational Survey Feedback Analysis [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM) GPT-4 と GPT-3.5 が教育フィードバック調査から洞察を得るのに役立つ可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:57:23Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:35:16Z) - Systematic Literature Review on Application of Machine Learning in
Continuous Integration [7.180264400668846]
本研究では過去22年間の継続的統合(CI)の文脈における機械学習(ML)に基づく手法に関する文献の体系的レビューを行った。
この研究は、CIのためのMLベースのソリューションで使用されるテクニックを特定し、記述することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T04:07:36Z) - Open Learning Analytics: A Systematic Literature Review and Future
Perspectives [0.0]
Open Learning Analytics(OLA)は、生涯学習環境における学習効率と効率性を改善することを目的とした、新興研究分野である。
本稿は,2011～2019年の学習分析文献で利用可能なツールの体系的な文献レビューを行い,オープンネスへの支援に注目した。
レビューは、効果的なOLAプラットフォームの主な要件を導き、この新興分野における重要な課題と今後の作業線を特定することで締めくくっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:02:21Z) - Latent Properties of Lifelong Learning Systems [59.50307752165016]
本稿では,生涯学習アルゴリズムの潜伏特性を推定するために,アルゴリズムに依存しないサロゲート・モデリング手法を提案する。
合成データを用いた実験により,これらの特性を推定するためのアプローチを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-28T20:58:13Z) - Human-in-the-Loop Disinformation Detection: Stance, Sentiment, or
Something Else? [93.91375268580806]
政治とパンデミックは、機械学習対応の偽ニュース検出アルゴリズムの開発に十分な動機を与えている。
既存の文献は、主に完全自動化されたケースに焦点を当てているが、その結果得られた技術は、軍事応用に必要な様々なトピック、ソース、時間スケールに関する偽情報を確実に検出することはできない。
既に利用可能なアナリストを人間のループとして活用することにより、感情分析、アスペクトベースの感情分析、姿勢検出といった標準的な機械学習技術は、部分的に自動化された偽情報検出システムに使用するためのもっとも有効な方法となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-09T13:30:34Z) - A Survey on Machine Learning Techniques for Source Code Analysis [14.129976741300029]
ソースコード解析に応用された機械学習の領域における現在の知識を要約することを目的としている。
そこで本研究では,2002年から2021年にかけて,広範囲にわたる文献検索を行い,初等研究364点を同定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T20:13:38Z) - Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z) - An Extensible Benchmark Suite for Learning to Simulate Physical Systems [60.249111272844374]
我々は、統一されたベンチマークと評価プロトコルへの一歩を踏み出すために、一連のベンチマーク問題を導入する。
本稿では,4つの物理系と,広く使用されている古典的時間ベースおよび代表的なデータ駆動手法のコレクションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T17:39:09Z) - Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and
Current Trends [60.29289298349322]
ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。
本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T16:32:45Z)
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。