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機器學習支撐的系統應用越來越普遍，但是此類系統的需求通常難以表達完整且可能存在一些難以檢測的沖突，使得這些系統通常無法在生產環境中高效滿足用戶的綜合需求。此外，對于在實際場景中使用的機器學習系統，用戶信任通常取決于包含可解釋性、公平性等非功能需求在內的綜合需求的滿足程度，且在不同領域內應用機器學習通常有特定的需求，為保證需求描述的質量及實施過程的決策帶來了挑戰。為解決以上問題，文中提岀了一個機器學習系統的儒需求建模和決策選擇框架，包括一∧MLS（ Machine Learning Systems）需求概念模型和機器學習管道過程元模型，以及對訓練數據集、算法等鉏件的決策選擇方法，旨在規范實際場景中機器學習系統的需求設計、開發和評估。實例研究表明，提出的MLS需求描述和實現方法是可行且有效的。
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