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摘要[上下文和动机]当今许多系统都使用人工智能，其中机器学习（ML）是一个子场。需求工程（RE）满足了利益相关者对系统开发的需求。特别是，具有ML组件的系统需要特定的非功能要求（NFR）来定义ML相关细节，例如训练数据集的质量方面，ML模型的可折扣性或ML培训管道的细节。[问题]尚未完全了解RE技术在实际使用中对具有ML组件的系统的特定应用。尚不清楚，哪种启发技术可以有效地用于基于ML的系统。[想法和结果]基于系统的映射研究；我们确定了58个NFR在研究中用来描述特定ML要求。通过在线调查和专家访谈，我们确定了30个NFR，需要考虑到具有ML组件的系统。对于高度相关的NFR的文档，在两家IT公司中设计，评估和优化了一个模板。此模板有助于确保NFR的一致文档。[贡献]基于系统的映射研究，在线调查和专家访谈，我们提供了相关的NFR和一个模板，用于记录具有ML组件的系统的NFRS。我们在两家IT行业公司和几个软件项目的背景下使用现实世界案件验证了所提出的模板。评估显示需求的完整性增加。
使用机器学习组件的系统的非功能要求文档
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