論文の概要: Towards ML Engineering: A Brief History Of TensorFlow Extended (TFX)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02013v2
• Date: Wed, 7 Oct 2020 18:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 22:34:16.636061
• Title: Towards ML Engineering: A Brief History Of TensorFlow Extended (TFX)
• Title（参考訳）: MLエンジニアリングに向けて - TensorFlow Extended(TFX)の簡単な歴史
• Authors: Konstantinos (Gus) Katsiapis, Abhijit Karmarkar, Ahmet Altay, Aleksandr Zaks, Neoklis Polyzotis, Anusha Ramesh, Ben Mathes, Gautam Vasudevan, Irene Giannoumis, Jarek Wilkiewicz, Jiri Simsa, Justin Hong, Mitch Trott, No\'e Lutz, Pavel A. Dournov, Robert Crowe, Sarah Sirajuddin, Tris Brian Warkentin, Zhitao Li
• Abstract要約: ソフトウェアエンジニアリングは、規律として、過去5年以上にわたって成熟してきました。 機械学習(ML)も過去2年以上にわたって成長してきた。 Alphabetの2つの連続したエンドツーエンド(E2E)MLプラットフォーム上に構築された、10年以上にわたる応用MLから学んだ教訓を公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.94720483720661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Software Engineering, as a discipline, has matured over the past 5+ decades. The modern world heavily depends on it, so the increased maturity of Software Engineering was an eventuality. Practices like testing and reliable technologies help make Software Engineering reliable enough to build industries upon. Meanwhile, Machine Learning (ML) has also grown over the past 2+ decades. ML is used more and more for research, experimentation and production workloads. ML now commonly powers widely-used products integral to our lives. But ML Engineering, as a discipline, has not widely matured as much as its Software Engineering ancestor. Can we take what we have learned and help the nascent field of applied ML evolve into ML Engineering the way Programming evolved into Software Engineering [1]? In this article we will give a whirlwind tour of Sibyl [2] and TensorFlow Extended (TFX) [3], two successive end-to-end (E2E) ML platforms at Alphabet. We will share the lessons learned from over a decade of applied ML built on these platforms, explain both their similarities and their differences, and expand on the shifts (both mental and technical) that helped us on our journey. In addition, we will highlight some of the capabilities of TFX that help realize several aspects of ML Engineering. We argue that in order to unlock the gains ML can bring, organizations should advance the maturity of their ML teams by investing in robust ML infrastructure and promoting ML Engineering education. We also recommend that before focusing on cutting-edge ML modeling techniques, product leaders should invest more time in adopting interoperable ML platforms for their organizations. In closing, we will also share a glimpse into the future of TFX.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学は、この5年以上で成熟した分野である。 現代の世界はitに大きく依存するので、ソフトウェアエンジニアリングの成熟度が高まったことは、結果でした。 テストや信頼性の高い技術といったプラクティスは、ソフトウェアエンジニアリングを業界を構築するのに十分な信頼性に役立ちます。 一方、機械学習(ML)も過去20年以上にわたって成長してきた。 mlは研究、実験、運用ワークロードにますます使われている。 MLは一般的に、私たちの生活に不可欠な広く使われている製品を動かしています。 しかし、ML Engineeringは規律として、Software Engineeringの祖先ほど広く成熟していない。 プログラミングがソフトウェア工学に進化するにつれて、応用MLの分野がMLエンジニアリングに進化するのを助けることができるだろうか。 この記事では、Alphabetの2つの連続したエンドツーエンド(E2E)MLプラットフォームである、Sibyl [2]とTensorFlow Extended(TFX) [3]の渦巻きツアーを行います。 これらのプラットフォーム上に構築された10年以上にわたる応用mlから学んだ教訓を共有し、それらの類似点と相違点の両方を説明し、私たちの旅に役立ったシフト(メンタルとテクニカルの両方)を拡大します。 さらに、MLエンジニアリングのいくつかの側面を実現するのに役立つTFXのいくつかの機能を強調します。 MLがもたらす利益を解き放つためには、堅牢なMLインフラストラクチャに投資し、MLエンジニアリング教育を促進することで、MLチームの成熟度を向上する必要がある、と私たちは主張する。 また、最先端のMLモデリング技術に注力する前に、プロダクトリーダーは組織に相互運用可能なMLプラットフォームを採用する時間を増やすことを推奨しています。 締めくくりとして、私たちはまた、TFXの将来を垣間見るつもりです。

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