論文の概要: Evaluating the Application of SOLID Principles in Modern AI Framework Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13786v1
- Date: Tue, 18 Mar 2025 00:37:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:18:30.414284
- Title: Evaluating the Application of SOLID Principles in Modern AI Framework Architectures
- Title（参考訳）: 現代のAIフレームワークアーキテクチャにおけるSOLID原則の適用性評価
- Authors: Jonesh Shrestha,
- Abstract要約: この研究は、現代のAIフレームワーク、特にスキキットラーンがSOLID設計原則にどの程度準拠しているかを評価する。
それぞれのフレームワークのドキュメンテーション、ソースコード、アーキテクチャコンポーネントを調べて、これらの原則への準拠性を評価しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This research evaluates the extent to which modern AI frameworks, specifically TensorFlow and scikit-learn, adhere to the SOLID design principles - Single Responsibility, Open/Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, and Dependency Inversion. Analyzing the frameworks architectural documentation and design philosophies, this research investigates architectural trade-offs when balancing software engineering best practices with AI-specific needs. I examined each frameworks documentation, source code, and architectural components to evaluate their adherence to these principles. The results show that both frameworks adopt certain aspects of SOLID design principles but make intentional trade-offs to address performance, scalability, and the experimental nature of AI development. TensorFlow focuses on performance and scalability, sometimes sacrificing strict adherence to principles like Single Responsibility and Interface Segregation. While scikit-learns design philosophy aligns more closely with SOLID principles through consistent interfaces and composition principles, sticking closer to SOLID guidelines but with occasional deviations for performance optimizations and scalability. This research discovered that applying SOLID principles in AI frameworks depends on context, as performance, scalability, and flexibility often require deviations from traditional software engineering principles. This research contributes to understanding how domain-specific constraints influence architectural decisions in modern AI frameworks and how these frameworks strategically adapted design choices to effectively balance these contradicting requirements.
- Abstract（参考訳）: この研究は、現代のAIフレームワーク、具体的にはTensorFlowとScikit-learnがSOLID設計原則(シングル責任、オープン/クローズド、リスコフ代替、インターフェイス分離、依存性変換)に準拠している範囲を評価する。
この研究は、フレームワークのアーキテクチャ文書と設計哲学を分析し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスとAI固有のニーズのバランスをとる際のアーキテクチャ上のトレードオフを調査します。
それぞれのフレームワークのドキュメンテーション、ソースコード、アーキテクチャコンポーネントを調べて、これらの原則への準拠性を評価しました。
その結果、どちらのフレームワークもSOLID設計原則の特定の側面を採用するが、パフォーマンス、スケーラビリティ、そしてAI開発の実験的性質に対処するために意図的にトレードオフを行うことが示されている。
TensorFlowはパフォーマンスとスケーラビリティに重点を置いており、時には単一責任やインターフェイス分離といった原則への厳格な固執を犠牲にしている。
scikit-learnsの設計哲学は、一貫したインターフェースと構成原則を通じてSOLIDの原則とより緊密に整合し、SOLIDのガイドラインに近づきながら、パフォーマンスの最適化とスケーラビリティのための時折の偏りがある。
この研究は、AIフレームワークにおけるSOLID原則の適用がコンテキストに依存することを発見した。
この研究は、ドメイン固有の制約が、現代のAIフレームワークにおけるアーキテクチャ決定にどのように影響するか、そしてこれらのフレームワークが、矛盾する要求を効果的にバランスするために、戦略的に設計選択をどのように適用したかを理解するのに寄与する。
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