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機(jī)器學(xué)習(xí)支撐的系統(tǒng)應(yīng)用越來越普遍，但是此類系統(tǒng)的需求通常難以表達(dá)完整且可能存在一些難以檢測(cè)的沖突，使得這些系統(tǒng)通常無法在生產(chǎn)環(huán)境中高效滿足用戶的綜合需求。此外，對(duì)于在實(shí)際場(chǎng)景中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，用戶信任通常取決于包含可解釋性、公平性等非功能需求在內(nèi)的綜合需求的滿足程度，且在不同領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)通常有特定的需求，為保證需求描述的質(zhì)量及實(shí)施過程的決策帶來了挑戰(zhàn)。為解決以上問題，文中提岀了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的儒需求建模和決策選擇框架，包括一∧MLS（ Machine Learning Systems）需求概念模型和機(jī)器學(xué)習(xí)管道過程元模型，以及對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、算法等鉏件的決策選擇方法，旨在規(guī)范實(shí)際場(chǎng)景中機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的需求設(shè)計(jì)、開發(fā)和評(píng)估。實(shí)例研究表明，提出的MLS需求描述和實(shí)現(xiàn)方法是可行且有效的。
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