Abstract-Machine lärande (ML) har visat praktisk inverkan på en mängd olika tillämpningsområden. Programvaruteknik är en bördig domän där ML hjälper till att automatisera olika uppgifter. I det här dokumentet fokuserar vi på skärningspunkten mellan programvarukravteknik (RE) och ML. För att få en överblick över hur ML hjälper RE och forskningstrenderna inom detta område har vi kartlagt ett stort antal forskningsartiklar. Vi fann att effekterna av ML kan observeras när det gäller kravuppmanning, analys och specifikation, validering och hantering. Dessutom diskuterar vi i dessa kategorier det specifika problem som har lösts genom ML, de funktioner och ML-algoritmer som används samt datauppsättningar, när sådana finns tillgängliga. Vi skisserar lärdomar och föreställer oss möjliga framtida riktningar för domänen. Index Terms-Requirements Engineering, Maskininlärning, State of the art, Översikt I. INLEDNING 1 Maskininlärningsalgoritmer har visat sig ha stor praktisk betydelse inom många tillämpningsområden. Detta gäller särskilt domäner där stora databaser finns tillgängliga och ett behov av att utforska någon form av konsekvens finns eller, domäner där ett program behöver anpassa sig till förändringar [56]. Kravteknik är en kritisk del av programvaruteknik och det verkar lämpligt att använda maskininlärningsmetoder för kravtekniska uppgifter. Eftersom dokument för kravspecifikation huvudsakligen ges på naturligt språk, kan ML vara användbart genom att efterlikna mänsklig bearbetning. Syftet med detta dokument är att presentera en undersökning av hur ML gynnar befintliga strategier för förnybar energi. Mer exakt går vi vidare med följande forskningsfrågor: RQ1: Hur ser den nuvarande situationen ut i ML för RE? RQ2: Vilka inlärningsmetoder används i ML för RE? RQ3: Vilka är utmaningarna i ML för RE? RQ4: Är ML förbättra den senaste tekniken av RE? För att svara på dessa forskningsfrågor har vi genomfört en litteraturgenomgång, uppdelad i databeredning, datainsamling och dataanalysfas. Först förbereddes en söksträng baserad på forskningsfrågor, sedan gjordes en sökning över en fördefinierad uppsättning databaser och alla identifierade studier bedömdes med hjälp av titel och abstrakt. Vår litteraturöversikt är inte avsedd att vara en uttömmande studie av området, utan vi erbjuder en ögonblicksbild av det nuvarande tillståndet i hjärtat genom att låna några tekniker från Systematisk litteraturgranskning. De viktigaste bidragen i denna artikel är följande: • Vi ger en översikt över den aktuella tekniken i några av de utmaningar RE står inför och som kan hanteras genom ML. Vi fokuserar på två viktiga aspekter: -Ge en översikt över ML problemkategorier (klassificering, regression, kluster, etc.) som används för att stödja RE-uppgifter (elektrifiering, analys, validering och hantering). -Ge en översikt över de gemensamma ML-modellerna (beslutsträd, K-Nearest Neighbors, Naive Bayesian, etc.) för att ta itu med problem med förnybar energi och datamängderna, om sådana finns tillgängliga. • Vi analyserar litteraturen för att upptäcka trender och lärdomar om användningen av ML i RE. Tidningen är organiserad enligt följande. Resten av detta avsnitt ger bakgrundsinformation om ML och RE som krävs för att förstå återstoden av papperet. I avsnitt II ges en översikt över RE-uppgifter där ML har använts. I avsnitt III sammanfattar vi de viktigaste resultaten av vår studie. I avsnitt IV redogör vi slutligen för hoten mot vårt arbetes giltighet och i avsnitt V avslutas dokumentet. Machine-Learning (ML) [35] är en rad algoritmer för att ungefärligt upptäcka mönster i data. Historiskt sett är modeller och heuristik människobyggda uttömmande recept på hur ett system ska bete sig. ML grundar sig på olika förutsättningar: i stället för att förlita sig på människor för att mata in alla möjliga fall systemet kan hantera, försöker fältet extrapolera mönster från en representativ uppsättning exempel som illustrerar förväntade beteenden. Det sätt på vilket en inlärningsalgoritm fungerar försöker efterlikna det sätt på vilket människor lär sig: från en uppsättning exempel framkallas en allmän modell för ett beteende. Många inlärningsalgoritmer finns, baserade på olika visioner om hur lärande sker i praktiken [13]. Alla dessa algoritmer har gemensamt begreppet funktioner.
En översikt över automatiseringen av olika uppgifter i den övergripande kravtekniska fasen presenteras i REF.
A Bird's Eye View on Requirements Engineering and Machine Learning
{'venue': '2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'journal': '2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}