Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Designing Data Models for Energy Feature Stores

論文の概要: On Designing Data Models for Energy Feature Stores

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04267v1
Date: Mon, 9 May 2022 13:35:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-10 16:51:01.010344
Title: On Designing Data Models for Energy Feature Stores
Title（参考訳）: エネルギー機能ストアのためのデータモデル設計について
Authors: Gregor Cerar, Bla\v{z} Bertalani\v{c}, An\v{z}e Pirnat, Andrej \v{C}ampa, Carolina Fortuna
Abstract要約: 我々は、MLベースのエネルギーアプリケーションを開発するためのデータモデル、エネルギー特徴工学および特徴管理ソリューションについて研究する。まず、エネルギー応用に適したデータモデルを設計するための分類法を提案し、データモデルをMLモデルトレーニングに適した機能に変換することのできる特徴工学的手法を解析し、最後に特徴記憶のための利用可能な設計も分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5809784853115825
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The digitization of the energy infrastructure enables new, data driven, applications often supported by machine learning models. However, domain specific data transformations, pre-processing and management in modern data driven pipelines is yet to be addressed. In this paper we perform a first time study on data models, energy feature engineering and feature management solutions for developing ML-based energy applications. We first propose a taxonomy for designing data models suitable for energy applications, analyze feature engineering techniques able to transform the data model into features suitable for ML model training and finally also analyze available designs for feature stores. Using a short-term forecasting dataset, we show the benefits of designing richer data models and engineering the features on the performance of the resulting models. Finally, we benchmark three complementary feature management solutions, including an open-source feature store.
Abstract（参考訳）: エネルギーインフラのデジタル化は、機械学習モデルによってしばしばサポートされる新しいデータ駆動のアプリケーションを可能にする。しかし、現在のデータ駆動パイプラインにおけるドメイン固有のデータ変換、前処理、管理はまだ解決されていない。本稿では、MLベースのエネルギーアプリケーションを開発するためのデータモデル、エネルギー特徴工学および特徴管理ソリューションについて、初めて研究する。まず、エネルギー応用に適したデータモデルを設計するための分類法を提案し、データモデルをmlモデルトレーニングに適した機能に変換する機能工学技術を分析し、最後に、機能ストアで利用可能な設計を分析する。短期予測データセットを用いて、よりリッチなデータモデルを設計し、結果のモデルの性能に関する特徴をエンジニアリングする利点を示す。最後に、オープンソース機能ストアを含む3つの補完的な機能管理ソリューションをベンチマークする。

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