論文の概要: Towards Green Automated Machine Learning: Status Quo and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05850v4
• Date: Tue, 13 Jun 2023 19:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 04:33:23.572222
• Title: Towards Green Automated Machine Learning: Status Quo and Future Directions
• Title（参考訳）: グリーン自動機械学習に向けて:現状と今後の方向
• Authors: Tanja Tornede and Alexander Tornede and Jonas Hanselle and Marcel Wever and Felix Mohr and Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: AutoMLは高いリソース消費で批判されている。 本稿では,AutoMLプロセス全体を環境に優しいものにするためのパラダイムであるGreen AutoMLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.86820260846369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated machine learning (AutoML) strives for the automatic configuration of machine learning algorithms and their composition into an overall (software) solution - a machine learning pipeline - tailored to the learning task (dataset) at hand. Over the last decade, AutoML has developed into an independent research field with hundreds of contributions. At the same time, AutoML is being criticised for its high resource consumption as many approaches rely on the (costly) evaluation of many machine learning pipelines, as well as the expensive large scale experiments across many datasets and approaches. In the spirit of recent work on Green AI, this paper proposes Green AutoML, a paradigm to make the whole AutoML process more environmentally friendly. Therefore, we first elaborate on how to quantify the environmental footprint of an AutoML tool. Afterward, different strategies on how to design and benchmark an AutoML tool wrt. their "greenness", i.e. sustainability, are summarized. Finally, we elaborate on how to be transparent about the environmental footprint and what kind of research incentives could direct the community into a more sustainable AutoML research direction. Additionally, we propose a sustainability checklist to be attached to every AutoML paper featuring all core aspects of Green AutoML.
• Abstract（参考訳）: 自動機械学習(automl)は、機械学習アルゴリズムとそれらの構成の自動設定を、目の前の学習タスク(データセット)に合わせて、全体的な(ソフトウェア)ソリューション – マシンラーニングパイプライン – に置き換えることを目指している。 過去10年間で、AutoMLは数百のコントリビューションを持つ独立した研究分野へと発展してきた。 同時にAutoMLは、多くのアプローチが多くの機械学習パイプラインの(コストがかかる)評価と、多くのデータセットやアプローチにわたる高価な大規模な実験に依存しているため、高いリソース消費を批判されている。 本稿では,グリーンAIに関する最近の研究の精神の中で,AutoMLプロセス全体を環境に優しいものにするためのパラダイムであるGreen AutoMLを提案する。 そこで我々はまず,AutoMLツールの環境フットプリントの定量化について検討する。 その後、AutoMLツールrtを設計し、ベンチマークする方法に関するさまざまな戦略が生まれました。 彼らの「緑」、すなわち持続可能性は要約される。 最後に、環境フットプリントの透明性と、どのような研究インセンティブがコミュニティをより持続可能なAutoML研究の方向性へと導くかについて詳しく説明します。 さらに、Green AutoMLのすべての中核的な側面を特徴とする、すべてのAutoMLペーパーにアタッチされるサステナビリティチェックリストを提案する。

関連論文リスト

• AutoML-Agent: A Multi-Agent LLM Framework for Full-Pipeline AutoML [56.565200973244146]
  自動機械学習(Automated Machine Learning, ML)は、開発パイプライン内のタスクを自動化することによって、AI開発を加速する。 近年の作業では,そのような負担を軽減するために,大規模言語モデル(LLM)の利用が始まっている。 本稿では,フルパイプのAutoMLに適した新しいマルチエージェントフレームワークであるAutoML-Agentを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T20:01:09Z)
• Position: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm [83.78883610871867]
  自動機械学習(AutoML)は、機械学習(ML)を自動かつ効率的に構成する基本的目的を中心に形成された。 AutoMLの完全な可能性を解き放つ鍵は、現在探索されていないAutoMLシステムとのユーザインタラクションの側面に対処することにある、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T15:05:24Z)
• Assessing the Use of AutoML for Data-Driven Software Engineering [10.40771687966477]
  AutoMLは、エンドツーエンドのAI/MLパイプラインの構築を自動化することを約束する。 関心の高まりと高い期待にもかかわらず、AutoMLが現在採用されている範囲に関する情報が不足している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T11:14:24Z)
• AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT [74.30699827690596]
  本稿では,タスク指向のプロンプトを開発し,大規模言語モデル(LLM)を自動的に活用して学習パイプラインを自動化することを提案する。 本稿では,多様なAIモデルのブリッジとしてGPTを用いたAutoML-GPTを提案する。 このアプローチはコンピュータビジョン、自然言語処理、その他の課題領域において顕著な結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T02:09:43Z)
• OmniForce: On Human-Centered, Large Model Empowered and Cloud-Edge Collaborative AutoML System [85.8338446357469]
  我々は人間中心のAutoMLシステムであるOmniForceを紹介した。 我々は、OmniForceがAutoMLシステムを実践し、オープン環境シナリオにおける適応型AIを構築する方法について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T13:35:22Z)
• Whither AutoML? Understanding the Role of Automation in Machine Learning Workflows [10.309305727686326]
  機械学習をより広くアクセス可能にする取り組みは、機械学習のトレーニングとデプロイのプロセスを自動化することを目的としたAuto-MLツールの急速な増加をもたらしました。 今日、Auto-MLツールが実際にどのように使われているかを理解するために、初心者ホビーストからAuto-MLツールを使用する業界研究者まで、参加者と質的研究を行った。 私たちは、既存のツールのメリットと欠陥、およびMLにおける人間と自動化の役割に関する洞察を提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-13T02:12:46Z)
• Automated Machine Learning -- a brief review at the end of the early years [14.211962590104111]
  Automated Machine Learning (AutoML)は、機械学習システムの設計のすべての段階を自動化、拡張することを目的とした機械学習のサブフィールドである。 教師あり学習の文脈では、AutoMLは特徴抽出、事前処理、モデル設計、ポスト処理に関係している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T15:48:49Z)
• Auto-Sklearn 2.0: Hands-free AutoML via Meta-Learning [45.643809726832764]
  第2回ChaLearn AutoMLチャレンジへの勝利を動機とした新しいAutoMLアプローチを紹介します。 我々はPoSH Auto-Sklearnを開発した。これは、厳格な時間制限下で、AutoMLシステムが大きなデータセットでうまく機能することを可能にする。 また、真にハンズフリーなAutoMLに対する解決策を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T12:41:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。