論文の概要: A Scalable AutoML Approach Based on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00083v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 20:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 16:27:14.174613
• Title: A Scalable AutoML Approach Based on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークに基づくスケーラブルなAutoMLアプローチ
• Authors: Mossad Helali, Essam Mansour, Ibrahim Abdelaziz, Julian Dolby, Kavitha Srinivas
• Abstract要約: KGpipはAutoMLシステムのサブコンポーネントとして設計されている。 KGpipを2つのAutoMLシステムに統合することで、この能力を実証し、既存の最先端システムの性能を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.723269144709768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AutoML systems build machine learning models automatically by performing a search over valid data transformations and learners, along with hyper-parameter optimization for each learner. We present a system called KGpip for the selection of transformations and learners, which (1) builds a database of datasets and corresponding historically used pipelines using effective static analysis instead of the typical use of actual runtime information, (2) uses dataset embeddings to find similar datasets in the database based on its content instead of metadata-based features, (3) models AutoML pipeline creation as a graph generation problem, to succinctly characterize the diverse pipelines seen for a single dataset. KGpip is designed as a sub-component for AutoML systems. We demonstrate this ability via integrating KGpip with two AutoML systems and show that it does significantly enhance the performance of existing state-of-the-art systems.
• Abstract（参考訳）: AutoMLシステムは、有効なデータ変換と学習者に対する探索と、学習者毎のハイパーパラメータ最適化によって、機械学習モデルを自動的に構築する。 We present a system called KGpip for the selection of transformations and learners, which (1) builds a database of datasets and corresponding historically used pipelines using effective static analysis instead of the typical use of actual runtime information, (2) uses dataset embeddings to find similar datasets in the database based on its content instead of metadata-based features, (3) models AutoML pipeline creation as a graph generation problem, to succinctly characterize the diverse pipelines seen for a single dataset. KGpipはAutoMLシステムのサブコンポーネントとして設計されている。 KGpipを2つのAutoMLシステムに統合することにより,既存の最先端システムの性能を大幅に向上させることを示す。

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