論文の概要: An Empirical Evaluation of Flow Based Programming in the Machine Learning Deployment Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12781v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 09:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 14:21:13.779078
• Title: An Empirical Evaluation of Flow Based Programming in the Machine Learning Deployment Context
• Title（参考訳）: 機械学習展開文脈におけるフローベースプログラミングの実証評価
• Authors: Andrei Paleyes, Christian Cabrera, Neil D. Lawrence
• Abstract要約: データ指向アーキテクチャ(DOA)は,課題に対処する上で,データサイエンティストやソフトウェア開発者を支援する,新たなアプローチである。 本稿では,フローベースプログラミング(FBP)をDOAアプリケーション作成のパラダイムとして考える。 我々は、典型的なデータサイエンスプロジェクトを表す4つのアプリケーション上で、MLデプロイメントの文脈において、FBPを実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.028123436097616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As use of data driven technologies spreads, software engineers are more often faced with the task of solving a business problem using data-driven methods such as machine learning (ML) algorithms. Deployment of ML within large software systems brings new challenges that are not addressed by standard engineering practices and as a result businesses observe high rate of ML deployment project failures. Data Oriented Architecture (DOA) is an emerging approach that can support data scientists and software developers when addressing such challenges. However, there is a lack of clarity about how DOA systems should be implemented in practice. This paper proposes to consider Flow-Based Programming (FBP) as a paradigm for creating DOA applications. We empirically evaluate FBP in the context of ML deployment on four applications that represent typical data science projects. We use Service Oriented Architecture (SOA) as a baseline for comparison. Evaluation is done with respect to different application domains, ML deployment stages, and code quality metrics. Results reveal that FBP is a suitable paradigm for data collection and data science tasks, and is able to simplify data collection and discovery when compared with SOA. We discuss the advantages of FBP as well as the gaps that need to be addressed to increase FBP adoption as a standard design paradigm for DOA.
• Abstract（参考訳）: データ駆動技術が普及するにつれて、ソフトウェアエンジニアは機械学習(ML)アルゴリズムのようなデータ駆動手法を使用してビジネス問題を解決するタスクに直面していることが多い。 大規模なソフトウェアシステムへのMLのデプロイは、標準的なエンジニアリングプラクティスによって対処されない新たな課題をもたらし、結果として、ビジネスはMLデプロイメントプロジェクトの失敗の頻度を観察する。 データ指向アーキテクチャ(DOA、Data Oriented Architecture)は、データサイエンティストやソフトウェア開発者を支援する新しいアプローチである。 しかし、DOAシステムが実際にどのように実装されるべきかについては明確になっていない。 本稿では,フローベースプログラミング(FBP)をDOAアプリケーション作成のパラダイムとして考える。 我々は、典型的なデータサイエンスプロジェクトを表す4つのアプリケーション上で、MLデプロイメントの文脈において、FBPを実証的に評価する。 サービス指向アーキテクチャ(SOA)をベースラインとして使用しています。 評価は、さまざまなアプリケーションドメイン、MLデプロイメントステージ、コード品質メトリクスに関して行われます。 その結果、FBPはデータ収集やデータサイエンスのタスクに適したパラダイムであり、SOAと比較するとデータ収集と発見をシンプルにすることができます。 DOAの標準設計パラダイムとしてFBPの採用を促進するために、FBPの利点と対処すべきギャップについて論じる。

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