Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tribuo: Machine Learning with Provenance in Java

論文の概要: Tribuo: Machine Learning with Provenance in Java

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03022v1
Date: Wed, 6 Oct 2021 19:10:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-09 12:11:25.210186
Title: Tribuo: Machine Learning with Provenance in Java
Title（参考訳）: Tribuo: Javaでのプロヴァンスによる機械学習
Authors: Adam Pocock
Abstract要約: トレーニング、型安全性、ランタイムチェック、自動記録をひとつのフレームワークに統合するJava MLライブラリであるTribuoを紹介します。 Tribuoのモデルと評価はすべて、トレーニングアルゴリズムとともに、入力データの完全な処理パイプラインを記録している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine Learning models are deployed across a wide range of industries, performing a wide range of tasks. Tracking these models and ensuring they behave appropriately is becoming increasingly difficult as the number of deployed models increases. There are also new regulatory burdens for ML systems which affect human lives, requiring a link between a model and its training data in high-risk situations. Current ML monitoring systems often provide provenance and experiment tracking as a layer on top of an ML library, allowing room for imperfect tracking and skew between the tracked object and the metadata. In this paper we introduce Tribuo, a Java ML library that integrates model training, inference, strong type-safety, runtime checking, and automatic provenance recording into a single framework. All Tribuo's models and evaluations record the full processing pipeline for input data, along with the training algorithms, hyperparameters and data transformation steps automatically. The provenance lives inside the model object and can be persisted separately using common markup formats. Tribuo implements many popular ML algorithms for classification, regression, clustering, multi-label classification and anomaly detection, along with interfaces to XGBoost, TensorFlow and ONNX Runtime. Tribuo's source code is available at https://github.com/oracle/tribuo under an Apache 2.0 license with documentation and tutorials available at https://tribuo.org.
Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、幅広い産業に展開され、幅広いタスクを実行します。これらのモデルを追跡し、適切に振る舞うことを保証することは、デプロイされたモデルの数が増えるにつれてますます難しくなっている。 MLシステムには新たな規制上の負担があり、リスクの高い状況では、モデルとトレーニングデータの間にリンクが必要である。現在のML監視システムは、しばしばMLライブラリの上の層として証明と実験の追跡を提供し、追跡されたオブジェクトとメタデータの間の不完全なトラッキングとスキューのスペースを可能にする。本稿では,モデルトレーニング,推論,強力な型安全性,実行時チェック,自動証明記録をひとつのフレームワークに統合したJava MLライブラリTribuoを紹介する。 Tribuoのモデルと評価はすべて、トレーニングアルゴリズム、ハイパーパラメータ、データ変換ステップとともに、入力データの完全な処理パイプラインを自動で記録する。証明はモデルオブジェクト内に存在し、共通のマークアップフォーマットを使用して別々に永続化できる。 Tribuoは、XGBoost、TensorFlow、ONNX Runtimeのインターフェースとともに、分類、回帰、クラスタリング、マルチラベル分類、異常検出のための多くの一般的なMLアルゴリズムを実装している。 TribuoのソースコードはApache 2.0ライセンスでhttps://github.com/oracle/tribuoで入手できる。

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