# D. Sculley Google, Inc. 所属の研究者。[[@2014__SE4ML2014__Machine Learning - The High-Interest Credit Card of Technical Debt]](SE4ML: Software Engineering for Machine Learning, NIPS 2014 Workshop)の筆頭著者として、技術的負債の枠組みを機械学習システムに適用し、entanglement(CACE原則)・隠れたフィードバックループ・未宣言の消費者・データ依存性・glue code・pipeline jungles・configuration debtなど機械学習特有のリスク要因を体系化した。(Source: [[@2014__SE4ML2014__Machine Learning - The High-Interest Credit Card of Technical Debt]]) 同論文の参考文献には、広告における対抗的広告検知([8])や、ドメイン適応に関する研究([5])の著者としても名を連ねている。(Source: [[@2014__SE4ML2014__Machine Learning - The High-Interest Credit Card of Technical Debt]]) ## 関連 - 所属: [[Google]] - ソース: [[@2014__SE4ML2014__Machine Learning - The High-Interest Credit Card of Technical Debt]] ## 出典 - [[@2014__SE4ML2014__Machine Learning - The High-Interest Credit Card of Technical Debt]]