論文の概要: DiffML: End-to-end Differentiable ML Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01269v2
• Date: Tue, 5 Jul 2022 07:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 11:56:41.039396
• Title: DiffML: End-to-end Differentiable ML Pipelines
• Title（参考訳）: DiffML: エンドツーエンドの差別化可能なMLパイプライン
• Authors: Benjamin Hilprecht, Christian Hammacher, Eduardo Reis, Mohamed Abdelaal and Carsten Binnig
• Abstract要約: DiffMLは、MLモデル自体だけでなく、パイプライン全体の共同トレーニングを可能にする。 私たちの中核的な考え方は、すべてのパイプラインステップを微分可能な方法で定式化することです。 これは自明な問題であり、多くの新しい研究課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.869023436690894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present our vision of differentiable ML pipelines called DiffML to automate the construction of ML pipelines in an end-to-end fashion. The idea is that DiffML allows to jointly train not just the ML model itself but also the entire pipeline including data preprocessing steps, e.g., data cleaning, feature selection, etc. Our core idea is to formulate all pipeline steps in a differentiable way such that the entire pipeline can be trained using backpropagation. However, this is a non-trivial problem and opens up many new research questions. To show the feasibility of this direction, we demonstrate initial ideas and a general principle of how typical preprocessing steps such as data cleaning, feature selection and dataset selection can be formulated as differentiable programs and jointly learned with the ML model. Moreover, we discuss a research roadmap and core challenges that have to be systematically tackled to enable fully differentiable ML pipelines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、DiffMLと呼ばれる差別化可能なMLパイプラインのビジョンを示し、エンドツーエンドでMLパイプラインの構築を自動化する。 DiffMLは、MLモデル自体だけでなく、データクリーニングや機能選択など、データ前処理ステップを含むパイプライン全体の共同トレーニングを可能にする。 私たちの中核的な考え方は、パイプライン全体をバックプロパゲーションを使ってトレーニングできるように、すべてのパイプラインステップを差別化可能な方法で定式化することです。 しかし、これは非自明な問題であり、多くの新しい研究課題を提起する。 この方向の実現可能性を示すために,データクリーニングや特徴選択,データセット選択といった典型的な前処理ステップを微分可能なプログラムとして定式化し,mlモデルと共同で学習する方法について,初期アイデアと一般的な原則を示す。 さらに、完全に差別化可能なMLパイプラインを実現するために、体系的に取り組まなければならない研究ロードマップとコア課題についても論じる。

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