Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOSAIC, acomparison framework for machine learning models

論文の概要: MOSAIC, acomparison framework for machine learning models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12986v1
Date: Mon, 30 Jan 2023 15:29:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 14:04:23.514357
Title: MOSAIC, acomparison framework for machine learning models
Title（参考訳）: 機械学習モデルのためのacomparisonフレームワークmosaic
Authors: Matt\'eo Papin and Yann Beaujeault-Taudi\`ere and Fr\'ed\'eric Magniette
Abstract要約: MOSAICは、機械学習モデルのためのPythonプログラムである。これにより、任意のネットワークアーキテクチャの実装とテストが簡単で、高速で、エラーの少ないものになる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce MOSAIC, a Python program for machine learning models. Our framework is developed with in mind accelerating machine learning studies through making implementing and testing arbitrary network architectures and data sets simpler, faster and less error-prone. MOSAIC features a full execution pipeline, from declaring the models, data and related hyperparameters within a simple configuration file, to the generation of ready-to-interpret figures and performance metrics. It also includes an advanced run management, stores the results within a database, and incorporates several run monitoring options. Through all these functionalities, the framework should provide a useful tool for researchers, engineers, and general practitioners of machine learning.
Abstract（参考訳）: 機械学習モデルのためのPythonプログラムMOSAICを紹介する。我々のフレームワークは、任意のネットワークアーキテクチャとデータセットの実装とテストによって機械学習の研究を加速させることを念頭に開発されている。 MOSAICは、単純な設定ファイル内でモデル、データ、関連するハイパーパラメータを宣言することから、解釈可能な数値とパフォーマンスメトリクスの生成まで、完全な実行パイプラインを備えている。また、高度な実行管理が含まれ、結果をデータベースに格納し、いくつかの実行監視オプションが組み込まれている。これらすべての機能を通じて、このフレームワークは、研究者、エンジニア、そして機械学習の一般実践者に有用なツールを提供する必要がある。

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