Fugu-MT 論文翻訳(概要): Concept for a Technical Infrastructure for Management of Predictive Models in Industrial Applications

論文の概要: Concept for a Technical Infrastructure for Management of Predictive Models in Industrial Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13821v1
Date: Thu, 29 Jul 2021 08:38:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-30 13:09:17.127700
Title: Concept for a Technical Infrastructure for Management of Predictive Models in Industrial Applications
Title（参考訳）: 産業応用における予測モデル管理のための技術基盤の概念
Authors: Florian Bachinger, Gabriel Kronberger
Abstract要約: モデル管理システムの技術的概念について述べる。このコンセプトには、データのバージョニングストレージ、さまざまな機械学習アルゴリズムのサポート、モデルの微調整、その後のモデルのデプロイ、デプロイ後のモデルパフォーマンスの監視が含まれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the increasing number of created and deployed prediction models and the complexity of machine learning workflows we require so called model management systems to support data scientists in their tasks. In this work we describe our technological concept for such a model management system. This concept includes versioned storage of data, support for different machine learning algorithms, fine tuning of models, subsequent deployment of models and monitoring of model performance after deployment. We describe this concept with a close focus on model lifecycle requirements stemming from our industry application cases, but generalize key features that are relevant for all applications of machine learning.
Abstract（参考訳）: 生成およびデプロイされた予測モデルと機械学習ワークフローの複雑さの増加に伴い、データサイエンティストのタスクをサポートするために、いわゆるモデル管理システムが必要です。本稿では,このようなモデル管理システムの技術的概念について述べる。このコンセプトには、データのバージョニングストレージ、さまざまな機械学習アルゴリズムのサポート、モデルの微調整、その後のモデルのデプロイ、デプロイ後のモデルパフォーマンスの監視が含まれる。私たちはこの概念を、当社の業界アプリケーションケースに起因するモデルライフサイクル要件に密接に焦点を合わせながら、マシンラーニングのすべてのアプリケーションに関連する重要な機能を一般化します。

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