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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: IDENTIFICANDO PREOCUPAÇÕES AO ESPECIFICAR SISTEMAS COM COMPONENTES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA: UMA ABORDAGEM BASEADA EM PERSPECTIVA Autor: HUGO RICARDO GUARIN VILLAMIZAR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCOS KALINOWSKI - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 65972
Catalogação: 05/02/2024 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65972@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65972@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65972
Resumo:
Título: IDENTIFICANDO PREOCUPAÇÕES AO ESPECIFICAR SISTEMAS COM COMPONENTES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA: UMA ABORDAGEM BASEADA EM PERSPECTIVA Autor: HUGO RICARDO GUARIN VILLAMIZAR
Nº do Conteudo: 65972
Catalogação: 05/02/2024 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65972@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=65972@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65972
Resumo:
A engenharia de sistemas habilitados em Machine Learning (ML) bem-sucedidos apresenta vários desafios, tanto do lado teórico quanto prático. Entre
esses desafios estão como abordar eficazmente às expectativas irrealistas das
capacidades de ML por parte de clientes, gestores e até mesmo outros membros
da equipe de desenvolvimento, e como ligar o valor do negócio às atividades de
engenharia e ciência de dados compostas por equipes interdisciplinares. Nesta
tese, estudamos o estado da prática e da literatura da engenharia de requisitos
para ML para propor PerSpecML, uma abordagem baseada em perspectiva
para especificar sistemas habilitados para ML que ajuda os profissionais a
identificar quais atributos, incluindo componentes de ML e não-ML, são importantes para contribuir para a qualidade geral do sistema. A abordagem
envolve a análise de 60 preocupações relacionadas a 28 tarefas que os profissionais normalmente enfrentam em projetos de ML, agrupando-as em cinco perspectivas: objetivos do sistema, experiência do usuário, infraestrutura, modelo
e dados. Juntas, essas perspectivas servem para mediar a comunicação entre
gestores de projeto, especialistas de domínio, designers, engenheiros de software/ML e cientistas de dados. A criação da PerSpecML envolveu uma série de
validações realizadas em diferentes contextos: (i) na academia, (ii) com representantes da indústria e (iii) em dois estudos de casos industriais reais. Como
resultado das diversas validações e melhorias contínuas, PerSpecML se destaca
como uma abordagem promissora, preparada para impactar positivamente a
especificação de sistemas habilitados para ML, ajudando particularmente a revelar componentes-chave que, de outra forma, teriam sido perdidos sem o uso
da PerSpecML.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |