論文の概要: Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00079v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 20:00:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-03 03:53:53.060962
• Title: Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes
• Title（参考訳）: AntiPatternsを使ってMLOpsのミスを避ける
• Authors: Nikhil Muralidhar, Sathappah Muthiah, Patrick Butler, Manish Jain, Yu Yu, Katy Burne, Weipeng Li, David Jones, Prakash Arunachalam, Hays 'Skip' McCormick, Naren Ramakrishnan
• Abstract要約: アンチパターンは、欠陥のあるプラクティスや方法論を記述するための語彙を提供する。 いくつかのアンチパターンは技術的な誤りによるものであり、他のパターンは周囲の文脈について十分な知識を持っていないためである。 アンチパターンのカタログ化に加えて、ソリューション、ベストプラクティス、MLOps成熟に向けた今後の方向性について説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.688848347037375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We describe lessons learned from developing and deploying machine learning models at scale across the enterprise in a range of financial analytics applications. These lessons are presented in the form of antipatterns. Just as design patterns codify best software engineering practices, antipatterns provide a vocabulary to describe defective practices and methodologies. Here we catalog and document numerous antipatterns in financial ML operations (MLOps). Some antipatterns are due to technical errors, while others are due to not having sufficient knowledge of the surrounding context in which ML results are used. By providing a common vocabulary to discuss these situations, our intent is that antipatterns will support better documentation of issues, rapid communication between stakeholders, and faster resolution of problems. In addition to cataloging antipatterns, we describe solutions, best practices, and future directions toward MLOps maturity.
• Abstract（参考訳）: さまざまな財務分析アプリケーションにおいて、企業全体で機械学習モデルの開発とデプロイから学んだ教訓について説明する。 これらの教訓はアンチパターンの形で示される。 設計パターンがソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを体系化するのと同じように、アンチパターンは欠陥のあるプラクティスや方法論を記述するための語彙を提供する。 ここでは、金融MLオペレーション(MLOps)における多数のアンチパターンをカタログ化し、文書化します。 いくつかのアンチパターンは技術的なエラーによるものだが、ml結果が使用される周囲のコンテキストに関する十分な知識が不足しているものもある。 これらの状況について議論するための共通の語彙を提供することで、アンチパターンは問題に関するより良いドキュメンテーション、ステークホルダ間の迅速なコミュニケーション、問題の迅速な解決をサポートすることを意図しています。 アンチパターンのカタログ化に加えて、ソリューションやベストプラクティス、mlops成熟への今後の方向性についても述べています。

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