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Raffaele Mignone 2021-06-09 10:13:33 +02:00
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commit b9224c6959
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src/chapter_2.md
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@ -4,7 +4,7 @@
L'individuazione dei progetti da analizzare è avvenuta mediate l'ausilio dell'\ac{API} messa a disposizione da GitHub. 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 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 la seguente analisi. 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.
L'operazione di filtraggio è avvenuta attraverso due fasi; una prima automatica e una seconda manuale. 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*. La prima fase ha avuto l'obiettivo di selezionare unicamente i repository *popolari*.
@ -49,7 +49,7 @@ I due modelli considerati sono:
- un modello *naïve Bayes* [@2021naivebayesclassifier; @harrington2012machinelearningaction]. - un modello *naïve Bayes* [@2021naivebayesclassifier; @harrington2012machinelearningaction].
La classificazione mediate il classificatore statico non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}. La classificazione mediate il classificatore statico non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}.
Questa lista non è stata costruita da zero, ma è basata su lavori precedenti[@humbatova-2019-taxonomyrealfaults]. 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}. In questo modo tutte le issues che utilizzavano almeno un vocabolo tipico del \acl{ML} sono state classificate come issues di \ac{ML}.
Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issues. Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issues.
@ -108,4 +108,3 @@ A questo punto è stato possibile separare i *fix* di \acl{ML} da quelli generic
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}. 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}.
![Risultato della classificazione dei commit](figures/count-commit.pdf){#fig:count-commit} ![Risultato della classificazione dei commit](figures/count-commit.pdf){#fig:count-commit}

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src/chapter_3.md
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@ -22,8 +22,8 @@ Un'ulteriore aspetto interessante riguarda la varianza delle distribuzioni, infa
Un'ulteriore analisi rispetto all'architettura dei progetti è stata svolta mediante gli import. Un'ulteriore analisi rispetto all'architettura dei progetti è stata svolta mediante gli import.
Attraverso uno script sono stati estratti, per ogni file, gli import utilizzati all'interno del file stesso. Attraverso uno script sono stati estratti, per ogni file, gli import utilizzati all'interno del file stesso.
A questo punto sono stati individuati i files di \acl{ML} in base agli import utilizzati. A questo punto sono stati individuati i files di \acl{ML} in base agli import utilizzati.
La classificazione è avvenuta utilizzando due livelli di severità; in un primo caso sono stati considerati come import di \acl{ML} solo delle librerie strettamente di \ac{ML} come ad esempio `keras`, `TernsorFlow`, `PyTorch`, ecc. La classificazione è avvenuta utilizzando due livelli di severità; in un primo (severità *strict*) caso sono stati considerati come import di \acl{ML} solo delle librerie strettamente di \ac{ML} come ad esempio `keras`, `TernsorFlow`, `PyTorch`, ecc.
Mentre in un secondo caso sono state incluse anche librerie utilizzate spesso in ambito \ac{ML}, ma anche in altri ambiti, come ad esempio `pandas`, `numpy` e `scipy`. Mentre in un secondo caso (severità *base*) sono state incluse anche librerie utilizzate spesso in ambito \ac{ML}, ma anche in altri ambiti, come ad esempio `pandas`, `numpy` e `scipy`.
![Percentuale di file che utilizzano librerie di ML](figures/imports.pdf){#fig:imports width=70%} ![Percentuale di file che utilizzano librerie di ML](figures/imports.pdf){#fig:imports width=70%}
@ -124,5 +124,7 @@ Questo vuol dire che il $50\%$ basso dei *bug* di \ac{ML} viene comunque risolto
Un'ulteriore testimonianza del maggior tempo necessario per risolvere le problematiche legate al \ac{ML} ci viene data dagli outlier. Un'ulteriore testimonianza del maggior tempo necessario per risolvere le problematiche legate al \ac{ML} ci viene data dagli outlier.
Nel caso di un problema generico, questo, viene considerato come *anomalo* se per essere risolto necessita di un tempo superiore ai cinque giorni. Nel caso di un problema generico, questo, viene considerato come *anomalo* se per essere risolto necessita di un tempo superiore ai cinque giorni.
Mentre nel caso dei *fix* di \acl{ML} per essere considerato outlier un *issue*, necessaria di un *time-to-fix* superiore ai trentacinque giorni. Mentre nel caso dei *fix* di \acl{ML} per essere considerato outlier un *issue*, necessaria di un *time-to-fix* superiore ai trentacinque giorni.
Il maggior tempo necessario ad attuare la correzione ci indica che i *bug* di \ac{ML} sono più difficili di quelli generici il che spiegherebbe anche il dato emerso dalla sezione precedente, in quanto per individuare la fonte del problema è necessaria una discussione più approfondita.
Il maggior tempo necessario ad attuare la correzione indica che i *bug* di \ac{ML} sono più difficili da individuare e correggere rispetto a quelli generici.
Inoltre questo risultato contribuisce a spiegare il dato emerso dalla sezione precedente, in quanto per individuare la fonte del problema sembrerebbe essere necessaria una discussione più approfondita.