Desafio: Melhorar a eficiência e qualidade do desenvolvimento de software program.
Solução: Uso de IA para automação de testes, análise de código e previsão de falhas.
Funcionamento:
- Watson analisa códigos e identifica possíveis bugs e vulnerabilidades.
- Sugere melhorias e otimizações de código.
- Automatiza testes com base em dados históricos e padrões de uso.
Resultados:
- Aumento na qualidade do software program entregue.
- Redução do tempo de desenvolvimento e custos.
- Maior satisfação do cliente ultimate.
O artigo de Amershi, S., et al. (2019), intitulado “Software program Engineering for Machine Studying: A Case Research”, publicado na Worldwide Convention on Software program Engineering (ICSE), aborda as práticas de engenharia de software program para o desenvolvimento de sistemas de machine studying, utilizando o IBM Watson como estudo de caso.
Resumo
Contexto e Importância: O desenvolvimento de sistemas de machine studying (ML) envolve desafios únicos que diferem significativamente do desenvolvimento de software program tradicional. Este artigo examina esses desafios e apresenta práticas e lições aprendidas no desenvolvimento do IBM Watson, um dos sistemas de ML mais conhecidos.
Objetivo do Estudo: O objetivo do estudo é identificar e analisar as práticas de engenharia de software program aplicadas ao desenvolvimento de sistemas de ML, fornecendo insights e recomendações para melhorar o processo de desenvolvimento desses sistemas.
Metodologia:
- Estudo de Caso: O IBM Watson foi utilizado como estudo de caso para explorar as práticas de engenharia de software program em projetos de ML.
- Coleta de Dados: Dados foram coletados através de entrevistas com desenvolvedores, revisões de documentos técnicos, e análises de processos e ferramentas utilizadas no desenvolvimento do IBM Watson.
- Análise: As práticas foram analisadas quanto à sua eficácia e aplicabilidade no contexto de ML, comparando-as com métodos tradicionais de desenvolvimento de software program.
Resultados:
- Ciclo de Desenvolvimento: O desenvolvimento de sistemas de ML requer ciclos iterativos rápidos e frequentes, envolvendo experimentação contínua e ajustes baseados em suggestions de desempenho.
- Gestão de Dados: A gestão e a qualidade dos dados são críticas, sendo necessário garantir a integridade e a representatividade dos dados utilizados para treinamento e validação dos modelos.
- Integração e Testes: A integração contínua e os testes automatizados são essenciais para manter a qualidade do software program e a efficiency dos modelos de ML.
- Colaboração Multidisciplinar: O desenvolvimento de sistemas de ML requer colaboração estreita entre especialistas em dados, engenheiros de software program, e stakeholders de negócios para alinhar objetivos e expectativas.
- Ferramentas e Infraestrutura: Ferramentas especializadas e infraestrutura robusta são necessárias para suportar as demandas computacionais e o gerenciamento de grandes volumes de dados.
Conclusão: O estudo conclui que práticas de engenharia de software program específicas são necessárias para o desenvolvimento eficaz de sistemas de ML. As lições aprendidas com o IBM Watson destacam a importância de abordagens iterativas, gestão rigorosa de dados, testes contínuos e colaboração interdisciplinar. Essas práticas podem ajudar a superar os desafios únicos do desenvolvimento de sistemas de ML e melhorar a qualidade e a eficácia dos produtos finais.
Este resumo destaca os principais pontos abordados no artigo e a relevância das descobertas para a área de desenvolvimento de software program para sistemas de machine studying.
Amershi, S., et al. (2019). Software program Engineering for Machine Studying: A Case Research. Worldwide Convention on Software program Engineering (ICSE), 291–300