Affrontare i Code Smells nei sistemi di Machine Learning

Negli ultimi anni, i sistemi che usano il Machine Learning (ML) sono diventati sempre più comuni. Questi sistemi si trovano in varie applicazioni come auto a guida autonoma, assistenti vocali e chatbot. Tuttavia, ci sono preoccupazioni riguardo alla Qualità del software che incorpora il ML. Non si comprende abbastanza come garantire che questi sistemi ML siano costruiti bene. Questo articolo discute uno sforzo per capire e analizzare questioni specifiche nel codice ML, conosciute come Code Smells. Questi problemi possono influenzare la qualità complessiva e la manutenzione dei sistemi ML.

#Cosa Sono i Code Smells?

I code smells sono segnali che qualcosa potrebbe essere sbagliato nel modo in cui il software è progettato o scritto. Non sono bug, ma indicano scelte sbagliate che potrebbero portare a problemi in futuro. Ad esempio, usare metodi inefficienti o ripetere codice inutilmente può causare problemi. Nei sistemi ML, stanno emergendo nuovi tipi di code smells, chiamati code smells specifici per il ML. Questi code smells sono particolarmente importanti perché possono influenzare in modo significativo la funzionalità e le prestazioni dei sistemi ML.

#L'Importanza della Qualità nei Sistemi ML

La qualità nei sistemi ML è cruciale perché questi sistemi spesso giocano un ruolo significativo nella vita di tutti i giorni. Quando i sistemi ML falliscono, può portare a previsioni e decisioni errate, rendendo il software inutilizzabile o addirittura pericoloso. La pressione a rilasciare il software rapidamente può portare gli Sviluppatori a trascurare controlli di qualità importanti. Questo significa che i sistemi ML possono essere implementati con code smells irrisolti, che possono peggiorare nel tempo.

#Obiettivi della Ricerca

L'obiettivo principale di questa ricerca è indagare il problema dei code smells specifici per il ML. Vogliamo scoprire quanto spesso si verificano questi code smells nei sistemi ML del mondo reale, come vengono introdotti e rimossi, e quanto tempo tendono a rimanere nel codice. Studiando questi aspetti, speriamo di fornire intuizioni che possano aiutare gli sviluppatori a migliorare la qualità dei loro sistemi ML.

#Domande Chiave

Per esplorare questi obiettivi, abbiamo imposto domande specifiche per guidare il nostro studio:

1. Quanto sono diffusi i code smells specifici per il ML nei sistemi ML?
2. Quando gli sviluppatori introducono questi code smells?
3. Quali azioni portano all'introduzione di questi code smells?
4. Come e quando gli sviluppatori rimuovono questi code smells?
5. Quanto tempo rimangono questi code smells nel codice?

#Metodologia

Per condurre la nostra ricerca, analizzeremo un gran numero di progetti ML. Guarderemo vari aspetti del codice, concentrandoci sui commit-le modifiche apportate al codice. Esaminando questi commit, possiamo identificare quando i code smells vengono introdotti e rimossi.

#Selezione del Dataset

Utilizzeremo un dataset che contiene progetti ML popolari e attivi. I progetti selezionati avranno un numero sostanzioso di commit e saranno open-source. Questo dataset ci aiuterà a raccogliere Analisi significative sulla prevalenza e sulla gestione dei code smells nel ML.

#Raccolta Dati

Una volta che abbiamo il nostro dataset, utilizzeremo strumenti per estrarre informazioni rilevanti dal codice. Questo include dettagli su ogni commit, come i file modificati, la data della modifica e i messaggi associati a quelle modifiche. Svilupperemo anche uno strumento progettato specificamente per rilevare code smells specifici per il ML nel codice sorgente.

#Processo di Analisi

Dopo aver raccolto i dati, li analizzeremo usando diversi approcci:

• Analisi della Prevalenza: Guarderemo quanto siano comuni i code smells specifici per il ML nei progetti.
• Tempistica dell'Introduzione: Esamineremo quando tendono ad apparire questi code smells-durante la creazione iniziale del progetto o mentre esso evolve.
• Strategie di Rimozione: Indagheremo come gli sviluppatori gestiscono la rimozione di questi code smells, comprese le loro tecniche e tempistiche.
• Sopravvivenza: Studieremo quanto a lungo questi code smells persistono nel codice, il che aiuterà a identificare i code smells più problematici.

#Risultati e Discussione

I risultati della nostra analisi forniranno importanti intuizioni sulla natura dei code smells specifici per il ML.

#Prevalenza dei Code Smells Specifici per il ML

Il primo passo è capire quanto siano diffusi questi code smells. Se vengono trovati spesso, indica un problema significativo nella comunità del software ML. La nostra analisi rivelerà quali tipi specifici di smells sono più comuni e in quale fase del ciclo di sviluppo si verificano.

#Tempistica dell'Introduzione

Successivamente, ci concentreremo su quando vengono introdotti i code smells ML. Vengono aggiunti più frequentemente quando il progetto inizia, o emergono più tardi durante lo sviluppo? Rispondendo a questa domanda, possiamo aiutare gli sviluppatori a concentrare i loro sforzi sulle fasi di sviluppo dove è probabile che si verifichino problemi futuri.

#Motivazioni Dietro l'Introduzione

Capire le azioni che portano all'introduzione di code smells è un altro aspetto chiave. Questo comporterà l'analisi del contesto e delle pratiche di codifica che comunemente portano ai code smells. L'obiettivo è scoprire schemi di comportamento che gli sviluppatori mostrano quando prendono queste decisioni.

#Tecniche di Rimozione

Una volta identificato come vengono introdotti questi smells, possiamo spostare il nostro focus su come gli sviluppatori li gestiscono. Sono proattivi nel risolvere i smells, o tendono a lasciarli nel codice? Esaminando le tecniche usate per rimuovere i code smells, possiamo derivare buone pratiche che potrebbero essere utili per gli sviluppatori che affrontano problemi simili.

#Durata dei Code Smells

Infine, ci concentreremo su quanto a lungo specifici code smells riescono a persistere in un progetto. Conoscere la durata di questi smells può aiutare gli sviluppatori a capire quali necessitano di attenzione più immediata.

#Implicazioni per gli Sviluppatori

Le intuizioni ottenute da questa ricerca possono beneficiare significativamente la comunità degli sviluppatori:

• Consapevolezza Migliorata: Sottolineando i tipi comuni di code smells specifici per il ML, gli sviluppatori possono diventare più consapevoli delle potenziali insidie nelle loro pratiche di codifica.
• Guida sulla Tempistica: Comprendere quando è probabile che vengano introdotti i code smells permetterà agli sviluppatori di concentrarsi sulla qualità nei punti critici del ciclo di sviluppo.
• Buone Pratiche: Condividere tecniche efficaci per rimuovere i code smells può aiutare a migliorare la qualità generale del software e ridurre il debito tecnico futuro.

#Conclusione

Man mano che i sistemi ML continuano a crescere in popolarità, la necessità di garanzia di qualità nello sviluppo software diventa fondamentale. Affrontando problemi come i code smells specifici per il ML, possiamo contribuire a migliorare l'affidabilità e l'efficacia di questi sistemi. I risultati di questa ricerca non solo colmeranno le lacune nella nostra comprensione della qualità del software ML, ma guideranno anche gli sviluppatori nel loro lavoro quotidiano.

#Lavoro Futuro

Il viaggio non finisce qui. La ricerca futura continuerà a esplorare i code smells specifici per il ML e a cercare soluzioni che possano essere applicate nella pratica. Questo sforzo continuo aiuterà a garantire che i sistemi ML siano costruiti per durare, mantenibili e di alta qualità per gli utenti.

#Chiamata all'Azione

Invitiamo altri ricercatori e professionisti a contribuire al corpo di conoscenze sulla qualità del software ML. Condividere intuizioni, strumenti e pratiche può portare a una comunità di sviluppo ML più forte e robusta. Insieme, possiamo affrontare le sfide di costruire sistemi ML efficaci e affidabili.