論文の概要: Whither AutoML? Understanding the Role of Automation in Machine Learning Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04834v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 02:12:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 23:00:51.020669
• Title: Whither AutoML? Understanding the Role of Automation in Machine Learning Workflows
• Title（参考訳）: AutoMLは? 機械学習ワークフローにおけるオートメーションの役割を理解する
• Authors: Doris Xin, Eva Yiwei Wu, Doris Jung-Lin Lee, Niloufar Salehi, Aditya Parameswaran
• Abstract要約: 機械学習をより広くアクセス可能にする取り組みは、機械学習のトレーニングとデプロイのプロセスを自動化することを目的としたAuto-MLツールの急速な増加をもたらしました。 今日、Auto-MLツールが実際にどのように使われているかを理解するために、初心者ホビーストからAuto-MLツールを使用する業界研究者まで、参加者と質的研究を行った。 私たちは、既存のツールのメリットと欠陥、およびMLにおける人間と自動化の役割に関する洞察を提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.309305727686326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efforts to make machine learning more widely accessible have led to a rapid increase in Auto-ML tools that aim to automate the process of training and deploying machine learning. To understand how Auto-ML tools are used in practice today, we performed a qualitative study with participants ranging from novice hobbyists to industry researchers who use Auto-ML tools. We present insights into the benefits and deficiencies of existing tools, as well as the respective roles of the human and automation in ML workflows. Finally, we discuss design implications for the future of Auto-ML tool development. We argue that instead of full automation being the ultimate goal of Auto-ML, designers of these tools should focus on supporting a partnership between the user and the Auto-ML tool. This means that a range of Auto-ML tools will need to be developed to support varying user goals such as simplicity, reproducibility, and reliability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習をより広く利用できるようにする努力は、機械学習のトレーニングとデプロイのプロセスを自動化することを目的としたAuto-MLツールの急速な増加につながった。 今日、Auto-MLツールが実際にどのように使われているかを理解するために、初心者ホビーストからAuto-MLツールを使用する業界研究者まで、参加者と質的研究を行った。 我々は、既存のツールの利点と欠陥に関する洞察と、MLワークフローにおける人間と自動化の役割について述べる。 最後に,Auto-MLツール開発の将来について考察する。 完全な自動化がAuto-MLの究極の目標である代わりに、これらのツールの設計者は、ユーザとAuto-MLツールとのパートナーシップをサポートすることに集中する必要があります。 つまり、シンプルさ、再現性、信頼性など、さまざまなユーザ目標をサポートするために、さまざまなAuto-MLツールを開発する必要がある。

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