論文の概要: AROhI: An Interactive Tool for Estimating ROI of Data Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13839v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 18:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 21:29:41.798700
• Title: AROhI: An Interactive Tool for Estimating ROI of Data Analytics
• Title（参考訳）: AROhI: データ分析のROIを推定するインタラクティブツール
• Authors: Noopur Zambar, Jacob Idoko, Jagrit Acharya, Gouri Ginde,
• Abstract要約: データ分析を行う場合、Return On Investmentを検討することが重要です。 この作業では、実証のための従来の高度なMLアプローチを提供する包括的なツールについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cost of adopting new technology is rarely analyzed and discussed, while it is vital for many software companies worldwide. Thus, it is crucial to consider Return On Investment (ROI) when performing data analytics. Decisions on "How much analytics is needed"? are hard to answer. ROI could guide decision support on the What?, How?, and How Much? Analytics for a given problem. This work details a comprehensive tool that provides conventional and advanced ML approaches for demonstration using requirements dependency extraction and their ROI analysis as use case. Utilizing advanced ML techniques such as Active Learning, Transfer Learning and primitive Large language model: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) as its various components for automating dependency extraction, the tool outcomes demonstrate a mechanism to compute the ROI of ML algorithms to present a clear picture of trade-offs between the cost and benefits of a technology investment.
• Abstract（参考訳）: 新しい技術を採用するコストは滅多に分析され議論されませんが、世界中の多くのソフトウェア企業にとって不可欠です。 したがって、データ分析を行う場合、ROI(Return On Investment)を考慮することが重要です。 どの程度の分析が必要か? 答えが難しいのです ROIは、何について意思決定を支援するか? いかがですか。 いくら? 特定の問題に対する分析。 この作業では、要求依存抽出とROI分析をユースケースとして使用するための、従来および先進的なMLアプローチを提供する包括的なツールについて詳述する。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、依存関係抽出を自動化するさまざまなコンポーネントとして、アクティブラーニング(Active Learning)やトランスファーラーニング(Transfer Learning)、プリミティブな大規模言語モデルなど、高度なML技術を活用して、MLアルゴリズムのROIを計算し、技術投資のコストと利益の間のトレードオフを明確化するメカニズムを実証する。

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