- デザインパターン：ソフトウェア設計やアーキテクチャで遭遇する一般的な問題に対する確立された解決策で、過去に効果が証明された方法のテンプレートを提供する。
- 機械学習：明示的にプログラムされずに、データから学習し、性能を改善するようにシステムを可能にする人工知能のサブセット。
- 深層学習：多層のニューラルネットワーク（深層ネットワーク）を使用して、データのさまざまな要因を分析する機械学習の一種。
- UML（Unified Modeling Language）：システムの設計を視覚化するために使用される標準化されたモデリング言語。
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像認識と処理で一般的に使用される深層ニューラルネットワークのクラスで、視覚データの中のパターンを特定するのに特に効果的。
考察: デザインパターンの検出と適用の向上に機械学習や深層学習などの革新的な技術が活用され、自動化された検出技術や自然言語処理技術の統合など、ソフトウェア開発におけるデザインプロセスの効率化と精度向上が進んでいる。深層学習を活用した手法やGPTモデルの利用により、複雑なデータから特徴を自動的に抽出する方法が探求されており、これらの進展はソフトウェア開発における自動化と効率化の方向に向かっている。
元記事: https://www.nature.com/research-intelligence/design-patterns-in-software-development