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  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2023
  4. 2023-SE-215

機械学習プロジェクトアンチパターンの普及モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230487
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230487
05d6b0e5-7354-447e-9f69-ebfd9bb09e85
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE23215011.pdf IPSJ-SE23215011.pdf (1.4 MB)
 2025年11月23日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SE:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-23
タイトル
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
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
武蔵大学経済学部
著者所属
信州大学工学部
著者所属
神奈川大学情報学部
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Musashi University, Faculty of Economics
著者所属(英)
en
Shinshu University, Faculty of Engineering
著者所属(英)
en
Kanagawa University, Faculty of Informatics
著者所属(英)
en
Osaka University, Graduate School of Information Science and Technology
著者名 竹内, 広宜

× 竹内, 広宜

竹内, 広宜

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小形, 真平

× 小形, 真平

小形, 真平

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海谷, 治彦

× 海谷, 治彦

海谷, 治彦

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中川, 博之

× 中川, 博之

中川, 博之

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
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
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:07:39.397204
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