論文の概要: Federated Data Science to Break Down Silos [Vision]

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13186v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 17:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:19:45.437808
• Title: Federated Data Science to Break Down Silos [Vision]
• Title（参考訳）: フェデレーションデータサイエンスがサイロを崩壊させる[ビジョン]
• Authors: Essam Mansour, Kavitha Srinivas, Katja Hose
• Abstract要約: KEKはオープンなフェデレーション付きデータサイエンスプラットフォームで、データサイエンスパイプラインとその(メタ)データを共有するだけでなく、効率的な検索方法も提供する。 そうすることでKEKは、意味的に関連があり、ある目標を達成するために組み合わせられるアーティファクトを実際に見つけるという、これまで無視された課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.983153466056216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Similar to Open Data initiatives, data science as a community has launched initiatives for sharing not only data but entire pipelines, derivatives, artifacts, etc. (Open Data Science). However, the few efforts that exist focus on the technical part on how to facilitate sharing, conversion, etc. This vision paper goes a step further and proposes KEK, an open federated data science platform that does not only allow for sharing data science pipelines and their (meta)data but also provides methods for efficient search and, in the ideal case, even allows for combining and defining pipelines across platforms in a federated manner. In doing so, KEK addresses the so far neglected challenge of actually finding artifacts that are semantically related and that can be combined to achieve a certain goal.
• Abstract（参考訳）: Open Dataイニシアチブと同様に、コミュニティとしてのデータサイエンスは、データだけでなく、パイプライン全体、デリバティブ、アーティファクトなどを共有するイニシアチブ(Open Data Science)を立ち上げた。 しかし、いくつかの取り組みは、共有、変換等を容易にする方法について技術的な部分に焦点を当てている。 オープンフェデレーションデータサイエンスプラットフォームであるkekは、データサイエンスパイプラインとその(メタ)データを共有するだけでなく、効率的な検索方法を提供し、理想的な場合には、プラットフォーム間でパイプラインを結合し、定義することもできる。 そうすることでKEKは、意味的に関連があり、ある目標を達成するために組み合わせられるアーティファクトを実際に見つけるという、これまで無視された課題に対処する。

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