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グラフベース機械学習ソフトウェア工学の研究

基于图的机器学习软件工程研究

基本信息

批准号：
18K11251
负责人：
青山幹雄
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Nanzan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2019年度は次の2つの目標で研究を推進し，それぞれ，機械学習とソフトウェア工学に関するオリジナルな研究成果ならびに，そのソフトウェア開発への応用に関する成果を得た．(1)ソフトウェアシステムとその開発活動を包括的に表現するグラフモデル(SEGM)に基づき，グラフを対象とする新たな機械学習を応用して，ソフトウェアシステムとその開発の構造を明らかにすること．本テーマでは，ソフトウェア構造をSEGMで表現し，SEGMへグラフ機械学習の中のグラフ表現学習を適用し，ソフトウェアの構造の大域的特性として健全性，ならびに，ソフトウェアエコシステムの進化構造を明らかにする方法を提案した．提案方法をオープンソースソフトウェアに適用し，提案方法の有効性，妥当性を示した．さらに，Web APIのキュレーションサイトに公開されている説明記述に対してアテンション付き深層学習を適用し，Web APIの仕様記述を生成する方法を提案し，実際のWeb APIに適用し，提案方法の有効性，妥当性を示した．(2)機械学習モデルの開発方法の提案．本テーマではソフトウェア工学におけるアジャイル開発の概念を応用して，機械学習のモデルを段階的に少量のデータで学習する方法を提案した．提案方法を画像分類に適用し，学習の速度と精度の向上を確認した．さらに，機械学習を組込んだソフトウェアの品質モデルを提案し，その妥当性を実証実験により示した．これらの成果を踏まえ，機械学習ソフトウェア開発の基礎となるフレームワークを提案した．また，応用として機械学習ソフトウェアを組込んだナビゲーションシステムの入力データの変化に対するコンセプトドリフト問題を分析し，その構造を明らかにした．さらに，特許文書の先行事例調査への応用も行った．以上をまとめると，ソフトウェア工学と機械学習の両分野にまたがるオリジナルな研究成果が得られたと言える．

In 2019, the research on the second set of objectives was promoted, and the results of mechanical learning and engineering related research and development were achieved. (1)The development activities of the software development system include the performance of the software development system (SEGM) and the development of the software development system (SEGM). This paper proposes a method for improving the performance of SEGM in the evolution of soft structure, which is applicable to the study of SEGM performance in mechanical learning, and for improving the robustness of large domain characteristics of soft structure. The proposal method is suitable for the application. In addition, Web API description is open to the public and applicable to deep learning. Web API description generation method is proposed. In practice, Web API description is applicable. The effectiveness and appropriateness of the proposed method are demonstrated. (2)A proposal for the development method of mechanical learning. This paper proposes a method of mechanical learning based on the concept of development in engineering. The proposed method is applicable to portrait classification, and the speed and accuracy of learning are confirmed upward. Today, mechanical learning is organized to improve the quality of the project, and the appropriateness of the project is demonstrated. The results of this study are based on mechanical learning, which is the foundation for development. To solve the problem of mechanical learning system, the author analyzes the structure of the system and analyzes the structure of the system. Today, the first case of licensing documents is investigated and the second case is carried out. The above is a good example of how engineering and mechanical learning can be divided into different fields.