論文の概要: AlphaD3M: Machine Learning Pipeline Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02508v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 20:18:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 14:59:41.416770
• Title: AlphaD3M: Machine Learning Pipeline Synthesis
• Title（参考訳）: AlphaD3M: 機械学習パイプライン合成
• Authors: Iddo Drori, Yamuna Krishnamurthy, Remi Rampin, Raoni de Paula Lourenco, Jorge Piazentin Ono, Kyunghyun Cho, Claudio Silva, Juliana Freire
• Abstract要約: 本稿では,メタ強化学習に基づく自動機械学習(AutoML)システムであるAlphaD3Mを紹介する。 OpenMLデータセット上で、AlphaD3Mと最先端のAutoMLシステムであるAutosklearn、Autostacker、TPOTを比較した。 AlphaD3Mは桁違いに高速であり、計算時間を数時間から数分に短縮し、設計上は説明可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.497537338834455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce AlphaD3M, an automatic machine learning (AutoML) system based on meta reinforcement learning using sequence models with self play. AlphaD3M is based on edit operations performed over machine learning pipeline primitives providing explainability. We compare AlphaD3M with state-of-the-art AutoML systems: Autosklearn, Autostacker, and TPOT, on OpenML datasets. AlphaD3M achieves competitive performance while being an order of magnitude faster, reducing computation time from hours to minutes, and is explainable by design.
• Abstract（参考訳）: 自己再生型シーケンスモデルを用いたメタ強化学習に基づく自動機械学習(automl)システムであるalphad3mを提案する。 AlphaD3Mは、説明可能性を提供する機械学習パイプラインプリミティブ上で実行される編集操作に基づいている。 OpenMLデータセット上で、AlphaD3Mと最先端のAutoMLシステムであるAutosklearn、Autostacker、TPOTを比較した。 alphad3mは桁違いに高速で、計算時間を数時間から数分に短縮し、設計によって説明可能な競合性能を実現している。

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