A Framework to Model ML Engineering Processes

要約

機械学習 (ML) ベースのシステムの開発は複雑で、多様なスキルセットを備えた学際的なチームが必要です。
これにより、コミュニケーションの問題が発生したり、ベスト プラクティスが誤って適用されたりする可能性があります。
プロセス モデルは、タスク オーケストレーションを標準化し、コミュニケーションを促進するための共通言語を提供し、協力的な環境を育成することで、これらの課題を軽減できます。
残念ながら、現在のプロセス モデリング言語は、そのようなシステムの開発を記述するのには適していません。
このペーパーでは、ドメイン固有言語を中心に構築され、科学文献と灰色文献の分析から派生した、ML ベースのソフトウェア開発プロセスをモデル化するためのフレームワークを紹介します。
サポートツールキットも利用可能です。

要約(オリジナル)

The development of Machine Learning (ML) based systems is complex and requires multidisciplinary teams with diverse skill sets. This may lead to communication issues or misapplication of best practices. Process models can alleviate these challenges by standardizing task orchestration, providing a common language to facilitate communication, and nurturing a collaborative environment. Unfortunately, current process modeling languages are not suitable for describing the development of such systems. In this paper, we introduce a framework for modeling ML-based software development processes, built around a domain-specific language and derived from an analysis of scientific and gray literature. A supporting toolkit is also available.

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