Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lale: Consistent Automated Machine Learning

論文の概要: Lale: Consistent Automated Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01977v1
Date: Sat, 4 Jul 2020 00:55:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-13 13:11:40.962244
Title: Lale: Consistent Automated Machine Learning
Title（参考訳）: Lale: 一貫性のある自動機械学習
Authors: Guillaume Baudart, Martin Hirzel, Kiran Kate, Parikshit Ram, Avraham Shinnar
Abstract要約: Laleは、自動化された機械学習を一貫した方法で単純化し統一する、ハイレベルなPythonインターフェースのライブラリである。本稿では,自動機械学習を一貫した方法で単純化・統一する,ハイレベルPythonインタフェースのライブラリであるLaleを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.972562716069225
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated machine learning makes it easier for data scientists to develop pipelines by searching over possible choices for hyperparameters, algorithms, and even pipeline topologies. Unfortunately, the syntax for automated machine learning tools is inconsistent with manual machine learning, with each other, and with error checks. Furthermore, few tools support advanced features such as topology search or higher-order operators. This paper introduces Lale, a library of high-level Python interfaces that simplifies and unifies automated machine learning in a consistent way.
Abstract（参考訳）: 自動機械学習により、データサイエンティストはハイパーパラメータやアルゴリズム、さらにはパイプライントポロジの選択肢を探すことで、パイプラインの開発が容易になる。残念なことに、自動機械学習ツールの構文は、手動の機械学習と、相互に、エラーチェックとは一貫性がない。さらに、トポロジー探索や高階演算子のような高度な機能をサポートするツールも少ない。本稿では,自動機械学習を一貫した方法で単純化・統一する,ハイレベルPythonインタフェースのライブラリであるLaleを紹介する。

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