論文の概要: Systematic Mapping Study on the Machine Learning Lifecycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10248v1
- Date: Thu, 11 Mar 2021 11:44:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 01:02:40.993993
- Title: Systematic Mapping Study on the Machine Learning Lifecycle
- Title（参考訳）: 機械学習ライフサイクルの系統的マッピングに関する研究
- Authors: Yuanhao Xie, Lu\'is Cruz, Petra Heck, Jan S. Rellermeyer
- Abstract要約: 2005年から2020年にかけて出版された405の出版物は、5つの主要な研究トピック、31のサブトピックにマップされています。
少数の出版物がデータ管理とモデル生産の問題に焦点を合わせており、より多くの研究が全体論的観点からAIライフサイクルに対処すべきであると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4090257489826845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of artificial intelligence (AI) has made various industries
eager to explore the benefits of AI. There is an increasing amount of research
surrounding AI, most of which is centred on the development of new AI
algorithms and techniques. However, the advent of AI is bringing an increasing
set of practical problems related to AI model lifecycle management that need to
be investigated. We address this gap by conducting a systematic mapping study
on the lifecycle of AI model. Through quantitative research, we provide an
overview of the field, identify research opportunities, and provide suggestions
for future research. Our study yields 405 publications published from 2005 to
2020, mapped in 5 different main research topics, and 31 sub-topics. We observe
that only a minority of publications focus on data management and model
production problems, and that more studies should address the AI lifecycle from
a holistic perspective.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の開発は、さまざまな産業でAIの利点を探究している。
AIを取り巻く研究は増えているが、そのほとんどが新しいAIアルゴリズムと技術の開発に集中している。
しかし、AIの出現は、調査する必要のあるAIモデルのライフサイクル管理に関連する実践的な問題の増加をもたらしている。
このギャップに対処するために,AIモデルのライフサイクルに関する体系的なマッピング研究を実施する。
定量的研究を通じて,この分野の概要,研究機会の特定,今後の研究への提言等を行う。
2005年から2020年にかけて405件の論文を出版し、5つの研究トピックと31のサブトピックにマッピングした。
少数の出版物がデータ管理とモデル生産の問題に焦点を合わせており、より多くの研究が全体論的観点からAIライフサイクルに対処すべきであると考えている。
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