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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