Machine Learning Best Practices Discussed on Stack Exchange

A lo largo de este documento se presenta un análisis de las mejores/buenas prácticas de Machine Learning (ML) que se analizan en los sitios web de comunidades de preguntas y respuestas (CQA, por sus siglas en inglés) para establecer si estas prácticas se están utilizando en Ingeniería de software (SE, por sus siglas en inglés). Para lograr esto, se siguieron una serie de pasos para extraer información de diferentes comunidades de preguntas y respuestas (Q&AC, por sus siglas en inglés) del sitio web de Stack Exchange (STE), se descargaron los registros de usuario de las páginas seleccionadas, se pre-procesaron y se obtuvo información relevante. Además, se analizó y recopiló información sobre publicaciones que ya estaban etiquetadas con posibles buenas prácticas y se elaboró una taxonomía de las mejores prácticas de ML. Como base para demostrar en la siguiente fase del proyecto si se están aplicando las buenas prácticas de la taxonomía, se realizaron 2 actividades (i) descargar, clasificar y filtrar documentos de conferencias SE que utilizan ML; (ii) enviar encuestas a los autores de artículos de SE, a fin de conocer qué buenas prácticas han aplicado. Finalmente, se presentan algunas estadísticas basadas en los registros descargados y el análisis de los artículos de las conferencias.

• Autores: Martínez Solano, Germán David; Bayona Latorre, Mónica Andrea
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55704
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/55704
• Palabra clave: Ingeniería de software; Buenas prácticas; Machine learning; Diseño de páginas web; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/