| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-24 |
| タイトル |
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タイトル |
要求に応じた機械学習ソフトウェアの品質特性と測定方式の導出方法の提案と評価 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Quality Characteristics and Measurement Method for Machine Learning Software Based on the Requirements and its Evaluation |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
DXとMLS品質 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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(株)富士通研究所 |
| 著者所属 |
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(株)富士通研究所 |
| 著者所属 |
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(株)富士通研究所 |
| 著者所属 |
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(株)富士通研究所 |
| 著者所属 |
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南山大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Laboratories Ltd. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Laboratories Ltd. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Laboratories Ltd. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Laboratories Ltd. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nanzan University |
| 著者名 |
仲道, 耕二
大橋, 恭子
難波, 功
山本, 里枝子
青山, 幹雄
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| 著者名(英) |
Koji, Nakamichi
Kyoko, Ohashi
Isao, Nanba
Rieko, Yamamoto
Mikio, Aoyama
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
機械学習アルゴリズムの様々な分野への適用により，機械学習を組み込んだソフトウェア（MLS）の開発が急速に増加している．MLS の品質は，モデル学習時の学習データや運用時の入力データの量や分布傾向などに大きく依存するなど，従来のソフトウェアシステムとは異なる品質の考え方が必要である．これはエンタープライズ向け MLS 開発の品質保証における大きなリスクとなっている．この問題に対して，本稿では以下を提案する．(1) 従来のソフトウェア品質を規定する ISO25010 の品質特性を MLS に特有な品質特性に拡張し，その測定方法を定義する．(2) 開発対象システムにおいて重視する品質特性とその測定方法を導出するために，要求定義において決定すべき要求を特定する．これは開発対象システムの目的によって重視する品質特性とその測定方法が異なるためである．提案手法を評価するため，エンタープライズ向け MLS の機能正確性と成熟性に関する品質特性と測定方法の実証実験を行った．提案方法により導出した品質特性および測定方法と開発者が重視する品質特性および測定方法を比較し，提案方法の有効性を示す． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112981 |
| 書誌情報 |
研究報告ソフトウェア工学（SE）
巻 2020-SE-204,
号 19,
p. 1-8,
発行日 2020-02-24
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8825 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SE20204019.pdf (983.3 kB)
