論文の概要: River: machine learning for streaming data in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04740v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 21:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:39:05.969434
• Title: River: machine learning for streaming data in Python
• Title（参考訳）: River: Pythonでデータをストリーミングするための機械学習
• Authors: Jacob Montiel, Max Halford, Saulo Martiello Mastelini, Geoffrey Bolmier, Raphael Sourty, Robin Vaysse, Adil Zouitine, Heitor Murilo Gomes, Jesse Read, Talel Abdessalem, Albert Bifet
• Abstract要約: Riverは動的データストリームと継続的学習のための機械学習ライブラリである。 複数の最先端の学習方法、データジェネレータ/変換器、パフォーマンスメトリクスと評価器を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.683946022036684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: River is a machine learning library for dynamic data streams and continual learning. It provides multiple state-of-the-art learning methods, data generators/transformers, performance metrics and evaluators for different stream learning problems. It is the result from the merger of the two most popular packages for stream learning in Python: Creme and scikit-multiflow. River introduces a revamped architecture based on the lessons learnt from the seminal packages. River's ambition is to be the go-to library for doing machine learning on streaming data. Additionally, this open source package brings under the same umbrella a large community of practitioners and researchers. The source code is available at https://github.com/online-ml/river.
• Abstract（参考訳）: Riverは、動的データストリームと継続的学習のための機械学習ライブラリである。 複数の最先端の学習方法、データジェネレータ/変換器、パフォーマンスメトリクス、異なるストリーム学習問題に対する評価器を提供する。 これはPythonでストリーム学習に最も人気のある2つのパッケージであるCremeとScikit-multiflowの合併によるものだ。 Riverは、セミナーパッケージから学んだ教訓に基づいて、アーキテクチャを改良した。 Riverの野望は、ストリーミングデータで機械学習を行うためのライブラリになることだ。 さらに、このオープンソースパッケージは同じ傘の下に、実践者や研究者の大規模なコミュニティをもたらしている。 ソースコードはhttps://github.com/online-ml/riverで入手できる。

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