Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating Data Science: Prospects and Challenges

論文の概要: Automating Data Science: Prospects and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05699v1
Date: Wed, 12 May 2021 14:34:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-13 12:14:46.834401
Title: Automating Data Science: Prospects and Challenges
Title（参考訳）: データサイエンスの自動化 - 展望と課題
Authors: Tijl De Bie, Luc De Raedt, Jos\'e Hern\'andez-Orallo, Holger H. Hoos, Padhraic Smyth, Christopher K. I. Williams
Abstract要約: データサイエンスにおける自動化は、データサイエンティストの仕事の促進と変換を目的としている。データサイエンスの重要な部分は、特にモデリング段階で既に自動化されています。その他の側面は自動化が難しく、技術的課題だけでなく、オープンでコンテキストに依存したタスクは人間のインタラクションを必要とするためである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.4496620661692
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Given the complexity of typical data science projects and the associated demand for human expertise, automation has the potential to transform the data science process. Key insights: * Automation in data science aims to facilitate and transform the work of data scientists, not to replace them. * Important parts of data science are already being automated, especially in the modeling stages, where techniques such as automated machine learning (AutoML) are gaining traction. * Other aspects are harder to automate, not only because of technological challenges, but because open-ended and context-dependent tasks require human interaction.
Abstract（参考訳）: 典型的なデータサイエンスプロジェクトの複雑さと人間の専門知識に対する要求を考えると、自動化はデータサイエンスプロセスを変える可能性がある。主な洞察: * データサイエンスにおける自動化は、データ科学者の仕事の促進と変革を目的としています。 ※データサイエンスの重要な部分は、特にautomated machine learning(automl)などの技術が普及しているモデリング段階において、すでに自動化されています。 * その他の側面は自動化が難しい。技術的課題だけでなく、オープンでコンテキストに依存したタスクは人間のインタラクションを必要とするからだ。

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