Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems

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参考

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メモ

スライド に大まかな内容が記載されている。

機械学習に関するソフトウェアエンジニアリングやアーキテクチャデザインパターンに関する調査。 良い/悪いソフトウェアエンジニアリングデザインパターンを調査。 「リサーチ質問」（RQ）という形でいくつか確認事項を用意し、 ヒアリングや検索エンジンによる調査を実施。 SLR（Systematic literature review）手法にのっとり、調査結果を検証。

ヒアリングは760超の開発者を対処に実施し、1%の回答者を得た。

調査は、23個の論文、追加の6個の論文、48個のグレードキュメントを調査。 アカデミックではシステムエンジニアリングデザインパターンの文献は少ない。 グレードキュメントでは多数。データマネジメント観点が多い。

パターン整理では以下の軸を用いた。

• Microsoftのパイプライン（9ステージ）
• ISO/IEC/IEEE 12207:2008 standard

ドキュメント群から69個のパターンを抽出。MLのアーキテクチャやデザインパターン関係は33個。

興味深かった図

業務ロジックとMLロジックを分離。 メンテナンス性が上がるだろうが、果たしてロジックを現実的に分離可能かどうかはやや疑問。

Fig. 2. Structure of Distinguish Business Logic from ML Model pattern

モデルに関するドキュメントが多数。

TABLE III CLASSIFICATION OF THE IDENTIFIED PATTERNS