論文の概要: Capabilities for Better ML Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06409v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 18:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:59:41.436899
• Title: Capabilities for Better ML Engineering
• Title（参考訳）: より良いMLエンジニアリングのための能力
• Authors: Chenyang Yang, Rachel Brower-Sinning, Grace A. Lewis, Christian K\"astner and Tongshuang Wu
• Abstract要約: MLモデルの振る舞いにきめ細かい仕様を使用する機能ベースのフレームワークを構想する。 具体的なシナリオを使用して、さまざまな次元にわたる幅広いアプリケーションの機能を明確に表現します。 MLエンジニアリングプロセスのガイダンスを提供するモデル一般化可能性を反映する能力の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.02809335330209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In spite of machine learning's rapid growth, its engineering support is scattered in many forms, and tends to favor certain engineering stages, stakeholders, and evaluation preferences. We envision a capability-based framework, which uses fine-grained specifications for ML model behaviors to unite existing efforts towards better ML engineering. We use concrete scenarios (model design, debugging, and maintenance) to articulate capabilities' broad applications across various different dimensions, and their impact on building safer, more generalizable and more trustworthy models that reflect human needs. Through preliminary experiments, we show capabilities' potential for reflecting model generalizability, which can provide guidance for ML engineering process. We discuss challenges and opportunities for capabilities' integration into ML engineering.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の急速な成長にもかかわらず、そのエンジニアリングサポートは多くの形態に分散しており、特定のエンジニアリングステージ、利害関係者、評価好みを好む傾向がある。 我々は、MLモデルの振る舞いのきめ細かい仕様を使用して、MLエンジニアリングの改善に向けた既存の取り組みを統合する能力ベースのフレームワークを構想する。 私たちは具体的なシナリオ(モデル設計、デバッギング、メンテナンス)を使用して、さまざまな次元にわたる能力の幅広いアプリケーションと、人間のニーズを反映した、より安全で汎用的で信頼性の高いモデルの構築への影響を明確化しています。 予備実験を通じて、MLエンジニアリングプロセスのガイダンスを提供するモデル一般化可能性の反映能力を示す。 MLエンジニアリングへの機能統合の課題と機会について論じる。

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