数据集概述
本数据集是论文《Architectural Design Decisions for Machine Learning Deployment》的配套数据与代码工件，包含生成结果、生成器代码、元模型、源编码、模型实现及研究方法附录等内容，旨在支撑机器学习部署领域的架构设计决策研究。
文件详解
- 压缩包文件：
ml_deployment_adds_v1.zip
- 文件格式：ZIP
- 包含子目录及内容：
_generated：生成的研究结果，含可用于出版物的LaTeX表格文件、文本及图形形式的架构设计决策模型Generators：可生成上述结果的Python应用程序Metamodels：含类型定义的Python文件Sources_coding：源编码及审计追踪文件Add_models：模型及源编码的Python实现文件appendix：研究方法的详细描述文件
数据来源
论文“Architectural Design Decisions for Machine Learning Deployment”
适用场景
- 机器学习部署架构研究：用于分析从业者在机器学习部署中的架构设计决策实践、决策选项及驱动因素
- 软件架构与机器学习交叉领域分析：支撑软件工程与机器学习学科融合的相关研究
- 决策模型应用验证：基于UML的架构设计决策模型在实际场景中的应用与验证
- 研究方法参考：为定性研究（如施特劳斯扎根理论）在技术领域的应用提供方法参考
