論文の概要: Looper: An end-to-end ML platform for product decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07554v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 17:26:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 13:20:32.583362
- Title: Looper: An end-to-end ML platform for product decisions
- Title（参考訳）: Looper: 製品決定のためのエンドツーエンドのMLプラットフォーム
- Authors: Igor L. Markov, Hanson Wang, Nitya Kasturi, Shaun Singh, Sze Wai Yuen,
Mia Garrard, Sarah Tran, Yin Huang, Zehui Wang, Igor Glotov, Tanvi Gupta,
Boshuang Huang, Peng Chen, Xiaowen Xie, Michael Belkin, Sal Uryasev, Sam
Howie, Eytan Bakshy, Norm Zhou
- Abstract要約: 意思決定とフィードバック収集に使いやすいAPIを提供する、特定のエンドツーエンドのMLプラットフォームであるLooperについて説明する。
Looperは、オンラインデータ収集からモデルトレーニング、デプロイメント、推論、製品目標に対する評価とチューニングのサポートまで、エンドツーエンドのMLライフサイクルを完全にサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.062868006821484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern software systems and products increasingly rely on machine learning
models to make data-driven decisions based on interactions with users and
systems, e.g., compute infrastructure. For broader adoption, this practice must
(i) accommodate software engineers without ML backgrounds, and (ii) provide
mechanisms to optimize for product goals. In this work, we describe general
principles and a specific end-to-end ML platform, Looper, which offers
easy-to-use APIs for decision-making and feedback collection. Looper supports
the full end-to-end ML lifecycle from online data collection to model training,
deployment, inference, and extends support to evaluation and tuning against
product goals. We outline the platform architecture and overall impact of
production deployment. We also describe the learning curve and summarize
experiences from platform adopters.
- Abstract（参考訳）: 現代のソフトウェアシステムや製品は、コンピューティングインフラストラクチャなど、ユーザやシステムとのインタラクションに基づいてデータ駆動の意思決定を行うために、ますます機械学習モデルに依存しています。
広く採用するためには、この慣行は
(i)MLのバックグラウンドのないソフトウェアエンジニアに対応し、
(ii)製品目標を最適化するメカニズムを提供する。
本稿では、一般的な原則と、意思決定とフィードバック収集のための使いやすいAPIを提供する、特定のエンドツーエンドMLプラットフォームであるLooperについて説明する。
Looperは、オンラインデータ収集からモデルトレーニング、デプロイメント、推論、製品目標に対する評価とチューニングのサポートまで、エンドツーエンドのMLライフサイクルを完全にサポートする。
プラットフォームアーキテクチャと製品展開の全体的な影響について概説します。
また、学習曲線を説明し、プラットフォーム導入者の経験を要約する。
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