論文の概要: Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15397v1
• Date: Sat, 26 Jun 2021 23:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:23:03.757295
• Title: Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines
• Title（参考訳）: 複合機械学習パイプラインの設計のための自動進化アプローチ
• Authors: Nikolay O. Nikitin, Pavel Vychuzhanin, Mikhail Sarafanov, Iana S. Polonskaia, Ilia Revin, Irina V. Barabanova, Gleb Maximov, Anna V. Kalyuzhnaya, Alexander Boukhanovsky
• Abstract要約: 提案手法は、複合機械学習パイプラインの設計を自動化することを目的としている。 パイプラインをカスタマイズ可能なグラフベースの構造で設計し、得られた結果を分析して再生する。 このアプローチのソフトウェア実装は、オープンソースフレームワークとして紹介されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.7576911714538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The effectiveness of the machine learning methods for real-world tasks depends on the proper structure of the modeling pipeline. The proposed approach is aimed to automate the design of composite machine learning pipelines, which is equivalent to computation workflows that consist of models and data operations. The approach combines key ideas of both automated machine learning and workflow management systems. It designs the pipelines with a customizable graph-based structure, analyzes the obtained results, and reproduces them. The evolutionary approach is used for the flexible identification of pipeline structure. The additional algorithms for sensitivity analysis, atomization, and hyperparameter tuning are implemented to improve the effectiveness of the approach. Also, the software implementation on this approach is presented as an open-source framework. The set of experiments is conducted for the different datasets and tasks (classification, regression, time series forecasting). The obtained results confirm the correctness and effectiveness of the proposed approach in the comparison with the state-of-the-art competitors and baseline solutions.
• Abstract（参考訳）: 実世界のタスクに対する機械学習手法の有効性は、モデリングパイプラインの適切な構造に依存する。 提案手法は、モデルとデータ操作からなる計算ワークフローに相当する複合機械学習パイプラインの設計を自動化することを目的としている。 このアプローチは、自動機械学習とワークフロー管理システムの両方の主要なアイデアを組み合わせたものだ。 パイプラインをカスタマイズ可能なグラフベースの構造で設計し、得られた結果を分析して再生する。 進化的アプローチはパイプライン構造の柔軟な識別に使用される。 感度解析、原子化、ハイパーパラメータチューニングのための追加のアルゴリズムが実装され、アプローチの有効性が向上する。 また、このアプローチのソフトウェア実装はオープンソースフレームワークとして提示されます。 実験のセットは、異なるデータセットとタスク(分類、回帰、時系列予測)に対して実行される。 その結果,提案手法の正当性と有効性は,最先端の競合相手やベースラインソリューションと比較して検証した。

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