On the many ways software engineering can benefit from knowledge engineering
Notice bibliographique
Résumé
Software Engineering is not only a technical discipline of its own. It is also a problem domain where technologies coming from other disciplines are relevant and can play an important role. One important example is knowledge engineering, a term that I use in the broad sense to encompass artificial intelligence, computational intelligence, knowledge bases, data mining, and machine learning. I see a number of typical software development issues that can benefit from these disciplines and, for the sake of clarifying the discussion, I have divided them into four categories: (1) Planning, monitoring, and quality control of projects, (2) The quality and process improvement of software organizations, (3) Decision making support, (4) Automation.First, the planning, monitoring, and quality control of software development is typically based, unless it is entirely ad-hoc, on past project data and/or expert opinion. As discussed below, several techniques coming from machine learning, computational intelligence, and knowledge-based systems have shown to be useful in this context. Second, software organizations are inherently learning organizations, that need to improve, based on experience and project feedback, the way they develop software in changing and volatile environments. Large amounts of data, numerous documents, and other forms of information are typically gathered on projects. The question then becomes how to enable the intelligent storage and use of such information in future projects. Third, during the course of a project, software engineers and managers have to face important, complex decisions. They need decision models to support them, especially when project pressure is intense. Techniques originally developed for building risk models based on expert elicitation or optimization heuristics can play a key role in such a context. The last category of applications concerns automation. Many automation problems, such as test data generation, can be formulated as constraint solving problems. A number of metaheuristic algorithms can be adapted for that purpose and have shown to be practically usable and flexible to adjust to numerous situations.This paper discusses all the points above, identify open issues and future research directions, and provide some carefully selected, key pointers for further reading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».