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-# Collezione dei dati e analisi preliminare
+# Stato dell'arte {#sec:related-works}
 
-## Selezione dei progetti
+In questo lavoro[@gonzalez2020statemluniverse10] sono stati studiati mediante tecniche di statistica descrittiva $9325$ progetti.
+I progetti sono stati distinti tra sistemi di \ac{ML}, a loro volta suddivisi in framework ($700$ elementi) e applicazioni ($4524$ elementi), e sistemi generici ($4101$ elementi).
+Gli aspetti considerati per l'analisi sono vari, si va dalla distribuzione dei contributi, a loro volta divisi tra interni ed esterni, fino all'analisi dei linguaggi più utilizzati, passando per un'analisi sulla popolarità dei vari repositories.
+Inoltre vengono valutate anche le differenze per quanto riguarda le interazioni collaborative (discussioni, review, ecc.).
 
-L'individuazione dei progetti da analizzare è avvenuta mediate l'ausilio dell'\ac{API} messa a disposizione da GitHub.
-In particolare è stata eseguita una query per ottenere una lista di repository che fanno uso di librerie e framework di \ac{ML} come `TensorFlow`, `Pytorch` e `scikit-learn`.
-In questo modo è stato possibile ottenere una lista di $26758$ repository che è stata successivamente filtrata per individuare solo i progetti d'interesse per il seguente studio.
+In altri lavori[@han2020empiricalstudydependency] il focus è stato puntato sulla gestione delle dipendenze dei progetti di \acl{ML}.
+In questo caso si va a valutare le eventuali differenze in base al framework utilizzato.
+Le librerie considerate nello studio sono: `TensorFlow`, `PyTorch` e `Theano`.
+Mentre eventuali differenze sono state ricercate rispetto agli obbiettivi del progetto (tutorial/libri, applicativi, ricerca), il dominio applicativo, la popolarità, la frequenza di aggiornamento delle dipendenze e i motivi degli aggiornamenti.
 
-L'operazione di filtraggio è avvenuta attraverso due fasi; una prima automatica e una seconda manuale.
-La prima fase ha avuto l'obiettivo di selezionare unicamente i repository *popolari*.
-Nella maggior parte dei casi viene utilizzato il numero di stelle come indice della popolarità di un progetto [@borges2016understandingfactorsthat], ma per questo lavoro si è preferito dare maggiore rilevanza ad altri aspetti, come il numero di fork, il numero di *contributors* e il numero di issues chiuse.
-Questa scelta è stata dettata dall'esigenza di selezionare non solo repository popolari, ma anche caratterizzati da una forte partecipazione della community.
+In altri casi[@grichi2020impactmultilanguagedevelopment] ancora l'attenzione è stata rivolta alla natura *multi-linguaggio* tipica delle soluzioni di \acl{ML} e all'impatto che ciò ha sul sistema.
+In questo caso sono stati considerati, tra progetti mono-linguaggio e multi-linguaggio, $27$ repository open source.
+Per quanto riguarda l'analisi sono stati presi in considerazione la percentuale di pull request accettate, il tempo necessario per accettare una pull request e la propensione nell'introdurre i *bug* all'interno delle pull request.
 
-I progetti che hanno superato questa prima selezione dovevano:
+In letteratura sono presenti anche molti lavori che si concentrano sull'analisi delle problematiche e dei *bug* riscontrati all'interno di applicazioni di \acl{ML}.
+In alcuni casi lo studio[@zhang2018empiricalstudytensorflow] è stato svolto in maniera specifica per una singola libreria.
+Nello specifico sono state considerate $87$ domande postate su *StackOverflow* in relazione a bug di `TensorFlow` e $82$ commit, selezionati da $11$ progetti su *GitHub*.
+Lo studio aveva l'obiettivo di individuare i sintomi e le cause scatenati di questi difetti e individuare le sfide per l'individuazione e la localizzazione di questi.
 
-- essere lavori originali, per cui sono stati esclusi tutti i fork.
-- avere almeno cento issues chiuse.
-- avere almeno dieci contributors.
-- avere almeno venticinque fork.
+In altri casi[@humbatova-2019-taxonomyrealfaults] l'attenzione non è stata rivolta ad una libreria specifica, ma si è cercato di definire una tassonomia delle problematiche che fosse però generale per tutti i framework e le applicazioni di \ac{ML}.
+Anche in questo caso i dati per lo studio sono stati recuperati sia da *GitHub* che da *StackOverflow*.
+Altre volte ancora l'analisi[@liu2021exploratorystudyintroduction] è stata mirata su alcuni aspetti specifici come l'introduzione e la rimozione di \ac{SATD} all'interno di progetti che fanno uso di \ac{DL}.
 
-Alla fine di questa prima selezione il numero di repository si è ridotto a sessantasei e sono stati analizzati manualmente per rimuovere listati associati a libri e/o tutorial, progetti non in lingua inglese e librerie.
-Alla fine di questa seconda fase il numero di progetti è sceso a trenta.
+Noi lavori precedentemente discussi l'analisi è stata svolta su dati recuperati dalla storia dei repositories e in alcuni casi recuperando informazioni aggiuntive da piattaforme di discussione online.
+Altri lavori[@bangash2019whatdevelopersknow; @han2020whatprogrammersdiscuss; @alshangiti2019whydevelopingmachine] invece hanno analizzato unicamente le discussioni su *StackOverflow* per andare a capirne il contenuto.
+Lo scopo di questi studi è quello di individuare le fasi più critiche del processo di sviluppo e capire quali sono gli argomenti che gli sviluppatori discutono più frequentemente.
 
-## Fetch di issues e commit
+Altri studi[@hassan2009predictingfaultsusing] ancora hanno traslando il concetto di entropia[@shannon1948mathematicaltheorycommunication] utilizzato nella teoria della comunicazione per andare a valutare la complessità del processo di cambiamento del software.
+Andando, inoltre, ad evidenziare come la complessità del processo possa essere utilizzata per predire i *faults* all'interno dei prodotti software con risultati migliori rispetto alle metriche di complessità del software.
 
-Una volta individuati i progetti da analizzare si è reso necessario recuperare l'intera storia dei progetti e le issues ad essi associate.
-Per entrambe le operazioni è stato utilizzato il tool *perceval*[@duenas2018percevalsoftwareproject].
-Nel caso delle issues, essendo queste informazioni non direttamente contenute all'interno del repository `git`, è stato necessario utilizzare nuovamente l'\ac{API} di GitHub.
-Poiché le chiamate associate ad un singolo *token* sono limitate nel tempo si è scelto di configurare *perseval* in modo tale da introdurre in automatico uno ritardo ogni qualvolta veniva raggiunto il limite.
-Inoltre il codice è stato dispiegato su un \ac{VPS} in modo da poter eseguire il fetch senza che fosse necessario mantenere attiva una macchina fisica.
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-Con il processo precedentemente illustrato è stato possibile recuperare:
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-- $34180$ commit.
-- $15267$ tra issues e pull request.
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-## Classificazione dei dati
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-### Classificazione delle issues {#sec:classificazione-issues}
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-Al fine di poter eseguire un confronto tra i *fix* di \ac{ML} e quelli *generici* è stato necessario classificare sia le issues che i commit.
-Per quanto riguarda i primi si è scelto di attuare una classificazione basata sul testo, in particolare considerando il titolo e il corpo della issue, ma escludendo i commenti di risposta in modo da non rendere i dati troppo rumorosi.
-Il numero elevato di elementi non rende praticabile una classificazione manuale per cui si è optato per una classificazione automatica.
-A tal fine sono stati implementati ed analizzati due classificatori, uno supervisionato e uno non supervisionato.
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-I due modelli considerati sono:
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-- un classificatore statico basato su una lista di vocaboli tipici del \ac{ML}.
-- un modello *naïve Bayes* [@2021naivebayesclassifier; @harrington2012machinelearningaction].
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-La classificazione mediate il classificatore statico non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}.
-Lista dei termini caratteristici del \acl{ML} non è stata costruita da zero, ma è basata su lavori precedenti[@humbatova-2019-taxonomyrealfaults].
-In questo modo tutte le issues che utilizzavano almeno un vocabolo tipico del \acl{ML} sono state classificate come issues di \ac{ML}.
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-Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issues.
-A tal scopo è stato eseguito un campionamento stratificato in base al progetto di provenienza di $376$ issues che sono state divise tra due lettori e labellate.
-Durante il labeling si scelto di classificare ulteriormente le issue di \ac{ML} al fine di individuare anche la fase in cui il problema si è palesato.
-La definizioni delle varie fasi è avvenuta partendo da un lavoro di *Microsoft*[@amershi-2019-softwareengineeringmachine].
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-Le fasi considerate sono:
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-- *Model Requirements*: questa fase comprende tutte le discussioni rispetto all'individuazione del modello più adatto, le funzionalità che questo deve esporre e come adattare un modello esistente per eseguire una diversa funzionalità.
-- *Data Collection*: comprende le operazioni volte alla definizione di un dataset.
-  Rientrano in questa fase sia la ricerca di dataset già esistenti che la costruzione di nuovi dataset.
-- *Data Labeling*: questa fase si rende necessaria ogni qual volta si opera con modelli basati su apprendimento supervisionato.
-- *Data cleaning*: in questa fase non rientrano soltanto le operazioni strettamente di pulizia dei dati come ad esempio rimozione di record rumorosi o incompleti, ma tutte le trasformazioni eseguite sui dati, quindi anche operazioni di standardizzazione, flip di immagini ecc.
-- *Feature Engineering*: questa fase serve per identificare le trasformazioni da attuare sui dati e le migliori configurazioni degli *hyperparametri* al fine di migliorare il modello.
-- *Model Training*: questa fase racchiude il training vero e proprio del modello.
-- *Model Evaluation*: in questa fase vengono valutate le performance del modello utilizzando metriche standard come *precision* e *recall*, ma anche andando a confrontare i risultati ottenuti rispetto a quelli generati da altri modelli o rispetto all'esperienza[^esperienza].
-- *Model Deployment*: questa fase riguarda il dispiegamento del modello sul dispositivo target.
-- *Model Monitoring*: una volta dispiegato il modello deve essere continuamente monitora al fini di assicurasi un corretto comportamento anche sui dati reali.
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-[^esperienza]: Non sempre è possibile valutare un modello in modo oggettivo, ci sono determinati contesti, come ad esempio la generazione di *deep fakes*, in cui è comunque necessaria una valutazione umana per determinare la qualità del risultato.
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-A partire dal dataset *labellato* è stato possibile costruire un training e un test set, mediante i quali è stato possibile allenare e valutare le performance del modello bayesiano.
-Mentre le performance del primo modello sono state valutate sull'intero dataset.
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-\begin{figure}[!ht]
-\subfloat[Numero di issues rispetto al tipo\label{fig:labeling-type}]{%
-    \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/count-type.pdf}
-  }
-  \hfill
-\subfloat[Numero di issues rispetto alla fase\label{fig:labeling-phases}]{%
-    \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/count-phases.pdf}
-  }
-  \caption{Risultati della classificazione manuale delle issues}
-  \label{fig:labeling}
-\end{figure}
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-Al fine di poter confrontare i due modelli sono state utilizzate le metriche di precision e recall.
-Com'è possibile notare dai valori riportati in @tbl:confronto-modelli-classificazione-issues, il modello basato sulla lista di vocaboli è leggermente più preciso del modello bayesiano, ma presenta una recall decisamente più bassa.
-Dalla @fig:labeling-type si evince la natura minoritaria delle issues di \ac{ML} rispetto alle issues generiche, per questo motivo si è scelto di preferire il modello naïve Bayes in modo da perdere quante meno istanze possibili anche a costo di sacrificare leggermente la precisione.
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-|           | Classificatore statico | naïve Bayes |
-|-----------|------------------------|-------------|
-| precision | 0.46                   | 0.41        |
-| recall    | 0.74                   | 0.94        |
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-: Confronto dei due modelli per la classificazione delle issues. {#tbl:confronto-modelli-classificazione-issues}
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-### Classificazione dei commit {#sec:classificazione-commit}
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-Prima di poter classificare i commit si è reso necessaria un'ulteriore fase di filtraggio in modo da poter separare i commit di *issue fixing* da quelli generici.
-Sono stati considerati come commit di *fix* tutti quei commit al cui interno veniva fatto riferimento a delle issues attraverso la notazione *"#"*.
-Questa operazione ha ridotto il dataset dei commit a $3321$ unità la cui distribuzione in base al tipo è riportata in @fig:count-commit.
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-A questo punto è stato possibile separare i *fix* di \acl{ML} da quelli generici.
-La classificazione è avvenuta attraverso la lista delle issues citate all'interno del *commit message* e sono stati considerati come commit di \ac{ML} tutti quei commit che facevano riferimento ad almeno una issue di \ac{ML}.
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-![Risultato della classificazione dei commit](figures/count-commit.pdf){#fig:count-commit}