論文の概要: Capturing Dependencies within Machine Learning via a Formal Process Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05219v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 08:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 13:17:25.767805
• Title: Capturing Dependencies within Machine Learning via a Formal Process Model
• Title（参考訳）: フォーマルプロセスモデルによる機械学習における依存性のキャプチャ
• Authors: Fabian Ritz, Thomy Phan, Andreas Sedlmeier, Philipp Altmann, Jan Wieghardt, Reiner Schmid, Horst Sauer, Cornel Klein, Claudia Linnhoff-Popien and Thomas Gabor
• Abstract要約: 機械学習モデルの開発は、単なるソフトウェア開発(SD)の特殊なケースではない 文献に記述されているほとんどのタスクやアーティファクトを一貫した方法で包含する、MLのための包括的なSDプロセスモデルを定義する。 我々は、MLがカプセル化されたタスクである標準的なSDプロセスと様々なインタラクションポイントを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.91042044893791
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of Machine Learning (ML) models is more than just a special case of software development (SD): ML models acquire properties and fulfill requirements even without direct human interaction in a seemingly uncontrollable manner. Nonetheless, the underlying processes can be described in a formal way. We define a comprehensive SD process model for ML that encompasses most tasks and artifacts described in the literature in a consistent way. In addition to the production of the necessary artifacts, we also focus on generating and validating fitting descriptions in the form of specifications. We stress the importance of further evolving the ML model throughout its life-cycle even after initial training and testing. Thus, we provide various interaction points with standard SD processes in which ML often is an encapsulated task. Further, our SD process model allows to formulate ML as a (meta-) optimization problem. If automated rigorously, it can be used to realize self-adaptive autonomous systems. Finally, our SD process model features a description of time that allows to reason about the progress within ML development processes. This might lead to further applications of formal methods within the field of ML.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルの開発は、単なるソフトウェア開発(SD)の特殊なケースではない。 それでも、基礎となるプロセスは形式的に記述することができる。 文献に記述されているほとんどのタスクやアーティファクトを一貫した方法で包含する、MLのための包括的なSDプロセスモデルを定義する。 必要なアーティファクトの作成に加えて,仕様書の形式での適合記述の生成と検証にも重点を置いています。 初等訓練とテスト後においても,MLモデルをライフサイクル全体を通してさらに進化させることの重要性を強調した。 そこで我々は,MLがカプセル化されたタスクである標準SDプロセスに対して,様々なインタラクションポイントを提供する。 さらに,我々のSDプロセスモデルでは,MLを(メタ)最適化問題として定式化することができる。 厳格に自動化されれば、自己適応型自律システムを実現するために使用できる。 最後に、私たちのSDプロセスモデルには、ML開発プロセスの進捗を推論する時間の記述があります。 これはMLの分野における形式的手法のさらなる応用につながるかもしれない。

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