論文の概要: AutoSmart: An Efficient and Automatic Machine Learning framework for Temporal Relational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04115v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 09:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:09:01.176617
• Title: AutoSmart: An Efficient and Automatic Machine Learning framework for Temporal Relational Data
• Title（参考訳）: AutoSmart: 時間関係データのための効率的かつ自動機械学習フレームワーク
• Authors: Zhipeng Luo, Zhixing He, Jin Wang, Manqing Dong, Jianqiang Huang, Mingjian Chen, Bohang Zheng
• Abstract要約: テンポラルリレーショナルデータは、おそらく産業機械学習アプリケーションで最もよく使われるデータ型である。 本研究では,上記の問題にエンドツーエンドの自動処理で対処する手法を提案する。 提案されたフレームワークであるAutoSmartは、AutoML TrackのKDD Cup 2019で優勝したソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.61871094916853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Temporal relational data, perhaps the most commonly used data type in industrial machine learning applications, needs labor-intensive feature engineering and data analyzing for giving precise model predictions. An automatic machine learning framework is needed to ease the manual efforts in fine-tuning the models so that the experts can focus more on other problems that really need humans' engagement such as problem definition, deployment, and business services. However, there are three main challenges for building automatic solutions for temporal relational data: 1) how to effectively and automatically mining useful information from the multiple tables and the relations from them? 2) how to be self-adjustable to control the time and memory consumption within a certain budget? and 3) how to give generic solutions to a wide range of tasks? In this work, we propose our solution that successfully addresses the above issues in an end-to-end automatic way. The proposed framework, AutoSmart, is the winning solution to the KDD Cup 2019 of the AutoML Track, which is one of the largest AutoML competition to date (860 teams with around 4,955 submissions). The framework includes automatic data processing, table merging, feature engineering, and model tuning, with a time\&memory controller for efficiently and automatically formulating the models. The proposed framework outperforms the baseline solution significantly on several datasets in various domains.
• Abstract（参考訳）: 時間的リレーショナルデータは、おそらく産業機械学習アプリケーションで最もよく使われるデータ型であり、正確なモデル予測を与えるために、労働集約的な特徴工学とデータ分析が必要である。 自動機械学習フレームワークは、モデルを微調整するための手作業を容易にするために必要であり、専門家は問題定義やデプロイメント、ビジネスサービスなど、人間のエンゲージメントが本当に必要な他の問題にもっと焦点を合わせることができる。 しかし、時間関係データの自動解法を構築するには、3つの大きな課題がある: 1)複数のテーブルとそれらの関係から有用な情報を効果的かつ自動的にマイニングする方法? 2)一定の予算内で時間とメモリ消費を制御するために、自己調整可能な方法。 3) 幅広いタスクに対して汎用的なソリューションを提供するには? そこで本研究では,この課題をエンドツーエンドで自動的に解決する手法を提案する。 提案されたフレームワークであるAutoSmartは、これまでで最大のAutoMLコンペティション(約4,955の応募を含む860のチーム)のひとつであるAutoML TrackのKDD Cup 2019の優勝ソリューションである。 このフレームワークには、自動データ処理、テーブルマージ、機能エンジニアリング、モデルチューニングが含まれ、モデルを効率的にかつ自動的に定式化するタイムメモリコントローラが含まれている。 提案するフレームワークは,さまざまなドメインの複数のデータセット上で,ベースラインソリューションを著しく上回る。

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