| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-11-23 |
| タイトル |
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タイトル |
機械学習プロジェクトアンチパターンの普及モデル |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 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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武蔵大学経済学部 |
| 著者所属 |
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信州大学工学部 |
| 著者所属 |
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神奈川大学情報学部 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Musashi University, Faculty of Economics |
| 著者所属(英) |
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en |
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Shinshu University, Faculty of Engineering |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kanagawa University, Faculty of Informatics |
| 著者所属(英) |
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en |
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Osaka University, Graduate School of Information Science and Technology |
| 著者名 |
竹内, 広宜
小形, 真平
海谷, 治彦
中川, 博之
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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 (Machine Learning:ML) を活用したサービスシステムの開発が近年盛んに行われている．一般的なサービスシステムの開発ではプロジェクトを効果的に進めるための知識が体系化されている．ML サービスシステムの開発プロジェクト (ML プロジェクト) の実施においてもベストプラクティスやパターンといった知識が整備されつつあり，パターンについては，ML プロジェクトで課題を引き起こす状況やそれに対する解決策をまとめたアンチパターンも整備されている．しかしながら，パターンなどの知識では誰がその必要性を認識し，解決策を適用するのかは明確になっていない．そのため，ステークホルダ間の協働が重要となる ML プロジェクトではパターンなどの知識の活用が担当者の経験やスキルに依存することがある．本研究では，ML プロジェクトのアンチパターンについて，その普及モデルとその作成方法を提案する．そして，実際のアンチパターン群を提案手法を用いて普及モデルとして表現し，効果的な活用が可能であることを確認する． |
| 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 2023-SE-215,
号 11,
p. 1-8,
発行日 2023-11-23
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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-SE23215011.pdf (1.4 MB)
