SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/323880"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/323880" > Non-functional requ...

  • Habibullah, Khan MohammadGothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för data- och informationsteknik, datavetenskap (GU),Department of Computer Science and Engineering, Computing Science (GU),University of Gothenburg (författare)

Non-functional requirements for machine learning: understanding current use and challenges among practitioners

  • Artikel/kapitelEngelska2023

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2023-01-07
  • Springer Science and Business Media LLC,2023

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:gup.ub.gu.se/323880
  • https://gup.ub.gu.se/publication/323880URI
  • https://doi.org/10.1007/s00766-022-00395-3DOI
  • https://research.chalmers.se/publication/534455URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Systems that rely on Machine Learning (ML systems) have differing demands on quality—known as non-functional requirements (NFRs)—from traditional systems. NFRs for ML systems may differ in their definition, measurement, scope, and comparative importance. Despite the importance of NFRs in ensuring the quality ML systems, our understanding of all of these aspects is lacking compared to our understanding of NFRs in traditional domains. We have conducted interviews and a survey to understand how NFRs for ML systems are perceived among practitioners from both industry and academia. We have identified the degree of importance that practitioners place on different NFRs, including cases where practitioners are in agreement or have differences of opinion. We explore how NFRs are defined and measured over different aspects of a ML system (i.e., model, data, or whole system). We also identify challenges associated with NFR definition and measurement. Finally, we explore differences in perspective between practitioners in industry, academia, or a blended context. This knowledge illustrates how NFRs for ML systems are treated in current practice, and helps to guide future RE for ML efforts.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Gay, Gregory,1987Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för data- och informationsteknik (GU),Department of Computer Science and Engineering (GU),University of Gothenburg(Swepub:cth)ggay (författare)
  • Horkoff, Jennifer,1980Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för data- och informationsteknik (GU),Department of Computer Science and Engineering (GU),University of Gothenburg(Swepub:cth)jenho (författare)
  • Göteborgs universitetInstitutionen för data- och informationsteknik, datavetenskap (GU) (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Requirements Engineering: Springer Science and Business Media LLC28, s. 283-3160947-36021432-010X

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy