Abordando los olores de código en sistemas de aprendizaje automático

En los últimos años, los sistemas que usan Aprendizaje Automático (ML) se han vuelto más comunes. Estos sistemas están en varias aplicaciones como coches autónomos, asistentes de voz y chatbots. Sin embargo, hay preocupaciones sobre la Calidad del software que incorpora ML. No se entiende lo suficiente sobre cómo asegurar que estos sistemas de ML están bien construidos. Este artículo habla de un esfuerzo por entender y analizar problemas específicos en el código de ML, conocidos como "code smells". Estos problemas pueden afectar la calidad general y el mantenimiento de los sistemas de ML.

#¿Qué Son los Code Smells?

Los code smells son señales de que algo puede estar mal en la forma en que se diseña o escribe el software. No son errores, pero indican decisiones malas que podrían llevar a problemas en el futuro. Por ejemplo, usar métodos ineficientes o repetir código innecesariamente puede causar problemas. En los sistemas de ML, están surgiendo nuevos tipos de code smells, llamados code smells específicos de ML. Estos code smells son especialmente importantes porque pueden afectar significativamente la funcionalidad y el rendimiento de los sistemas de ML.

#La Importancia de la Calidad en los Sistemas de ML

La calidad en los sistemas de ML es crucial porque estos sistemas a menudo juegan un papel importante en la vida cotidiana. Cuando los sistemas de ML fallan, puede llevar a predicciones y decisiones incorrectas, haciendo que el software sea inutilizable o incluso peligroso. La presión para lanzar software rápido puede hacer que los Desarrolladores pasen por alto controles de calidad importantes. Esto significa que los sistemas de ML pueden ser desplegados con code smells sin resolver, lo que puede empeorar con el tiempo.

#Objetivos de la Investigación

El objetivo principal de esta investigación es investigar el problema de los code smells específicos de ML. Queremos averiguar con qué frecuencia ocurren estos code smells en sistemas de ML del mundo real, cómo se introducen y se eliminan, y cuánto tiempo tienden a quedarse en el código. Al estudiar estos aspectos, esperamos proporcionar información que ayude a los desarrolladores a mejorar la calidad de sus sistemas de ML.

#Preguntas Clave

Para explorar estos objetivos, hemos planteado preguntas específicas para guiar nuestro estudio:

1. ¿Qué tan prevalentes son los code smells específicos de ML en los sistemas de ML?
2. ¿Cuándo introducen los desarrolladores estos code smells?
3. ¿Qué acciones llevan a la introducción de estos code smells?
4. ¿Cómo y cuándo eliminan los desarrolladores estos code smells?
5. ¿Cuánto tiempo permanecen estos code smells en el código?

#Metodología

Para llevar a cabo nuestra investigación, analizaremos una gran cantidad de proyectos de ML. Miraremos varios aspectos del código, enfocándonos en los commits-los cambios hechos al código. Al examinar estos commits, podemos identificar cuándo se introducen y se eliminan los code smells.

#Selección del Conjunto de Datos

Usaremos un conjunto de datos que contenga proyectos de ML populares y activos. Los proyectos seleccionados tendrán un número sustancial de commits y serán de código abierto. Este conjunto de datos nos ayudará a recopilar un análisis significativo sobre la prevalencia y el manejo de los code smells de ML.

#Recolección de Datos

Una vez que tengamos nuestro conjunto de datos, utilizaremos herramientas para extraer información relevante del código. Esto incluye detalles sobre cada commit, como los archivos cambiados, la fecha del cambio y los mensajes asociados con esos cambios. También desarrollaremos una herramienta específicamente diseñada para detectar code smells específicos de ML en la base de código.

#Proceso de Análisis

Después de recopilar los datos, los analizaremos utilizando varios enfoques:

• Análisis de Prevalencia: Miraremos qué tan comunes son los code smells específicos de ML en los proyectos.
• Momento de Introducción: Examinaremos cuándo tienden a aparecer estos code smells-¿durante la creación inicial del proyecto o a medida que evoluciona?
• Estrategias de Eliminación: Investigaremos cómo manejan los desarrolladores la eliminación de estos code smells, incluyendo sus técnicas y la temporalidad.
• Supervivencia: Estudiaremos cuánto tiempo persisten estos code smells en el código, lo que ayudará a identificar los smells más problemáticos.

#Hallazgos y Discusión

Los resultados de nuestro análisis proporcionarán ideas importantes sobre la naturaleza de los code smells específicos de ML.

#Prevalencia de los Code Smells Específicos de ML

El primer paso es entender cuán extendidos están estos code smells. Si se encuentran a menudo, indica un problema significativo en la comunidad de software de ML. Nuestro análisis revelará qué tipos específicos de smells son los más comunes y en qué etapa del ciclo de desarrollo ocurren.

#Momento de Introducción

Luego, investigaremos cuándo se introducen los code smells de ML. ¿Se añaden más frecuentemente cuando comienza el proyecto, o emergen más tarde durante el desarrollo? Al responder a esta pregunta, podemos ayudar a los desarrolladores a centrar sus esfuerzos en las etapas del desarrollo donde es probable que ocurran problemas futuros.

#Razones Detrás de la Introducción

Entender las acciones que llevan a la introducción de code smells es otro aspecto clave. Esto implicará analizar el contexto y las prácticas de codificación que comúnmente resultan en code smells. El objetivo es descubrir patrones de comportamiento que los desarrolladores exhiben cuando toman estas decisiones.

#Técnicas para la Eliminación

Una vez que identifiquemos cómo se introducen estos smells, podemos cambiar nuestro enfoque a cómo los desarrolladores lidian con ellos. ¿Son proactivos en abordar los smells, o tienden a dejar que permanezcan en el código? Al examinar las técnicas utilizadas para eliminar code smells, podemos derivar mejores prácticas que pueden ser beneficiosas para los desarrolladores que enfrentan problemas similares.

#Duración de los Code Smells

Finalmente, investigaremos cuánto tiempo pueden persistir los code smells específicos en un proyecto. Conocer la duración de estos smells puede ayudar a los desarrolladores a entender cuáles requieren atención más inmediata.

#Implicaciones para los Desarrolladores

Los conocimientos obtenidos de esta investigación pueden beneficiar significativamente a la comunidad de desarrolladores:

• Mayor Conciencia: Al resaltar los tipos comunes de code smells específicos de ML, los desarrolladores pueden hacerse más conscientes de posibles trampas en sus prácticas de codificación.
• Orientación sobre el Timing: Entender cuándo es probable que se introduzcan los code smells permitirá a los desarrolladores enfocarse en la calidad en puntos críticos del ciclo de desarrollo.
• Mejores Prácticas: Compartir técnicas efectivas para eliminar code smells puede ayudar a mejorar la calidad general del software y reducir la deuda técnica futura.

#Conclusión

A medida que los sistemas de ML continúan creciendo en popularidad, la necesidad de aseguramiento de calidad en el desarrollo de software se vuelve primordial. Al abordar problemas como los code smells específicos de ML, podemos ayudar a mejorar la confiabilidad y efectividad de estos sistemas. Los hallazgos de esta investigación no solo llenarán lagunas en nuestra comprensión de la calidad del software de ML, sino que también guiarán a los desarrolladores en su trabajo diario.

#Trabajo Futuro

El viaje no termina aquí. La investigación futura seguirá explorando los code smells específicos de ML y buscará encontrar soluciones que puedan aplicarse en la práctica. Este esfuerzo continuo ayudará a asegurar que los sistemas de ML sean duraderos, mantenibles y de alta calidad para sus usuarios.

#Llamado a la Acción

Animamos a otros investigadores y profesionales a contribuir al cuerpo de conocimiento sobre la calidad del software de ML. Compartir conocimientos, herramientas y prácticas puede llevar a una comunidad de desarrollo de ML más fuerte y robusta. Juntos, podemos enfrentar los desafíos de construir sistemas de ML efectivos y confiables.