論文の概要: Towards A Visual Programming Tool to Create Deep Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12821v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 16:47:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 16:56:25.452638
- Title: Towards A Visual Programming Tool to Create Deep Learning Models
- Title（参考訳）: ディープラーニングモデル作成のためのビジュアルプログラミングツールの開発
- Authors: Tommaso Cal\`o and Luigi De Russis
- Abstract要約: DeepBlocksは、Deep Learning開発者が特定のプログラミング言語に頼ることなく、モデルを設計、トレーニング、評価できるビジュアルプログラミングツールである。
我々は5人の参加者による形式的なインタビューから設計目標を導出し、典型的なユースケースを通じてツールの最初の実装を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.838427479984926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Learning (DL) developers come from different backgrounds, e.g.,
medicine, genomics, finance, and computer science. To create a DL model, they
must learn and use high-level programming languages (e.g., Python), thus
needing to handle related setups and solve programming errors. This paper
presents DeepBlocks, a visual programming tool that allows DL developers to
design, train, and evaluate models without relying on specific programming
languages. DeepBlocks works by building on the typical model structure: a
sequence of learnable functions whose arrangement defines the specific
characteristics of the model. We derived DeepBlocks' design goals from a
5-participants formative interview, and we validated the first implementation
of the tool through a typical use case. Results are promising and show that
developers could visually design complex DL architectures.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)開発者は、医学、ゲノム学、ファイナンス、コンピュータサイエンスなど、さまざまなバックグラウンドから来ている。
dlモデルを作成するには、ハイレベルなプログラミング言語(例えばpython)を学ばなければならないため、関連するセットアップを処理し、プログラムエラーを解決する必要がある。
本稿では、DL開発者が特定のプログラミング言語に頼ることなく、モデルの設計、訓練、評価ができるビジュアルプログラミングツールであるDeepBlocksについて述べる。
deepblocksは典型的なモデル構造の上に構築することで機能する: モデルの特定の特性を定義する配列を持つ学習可能な関数のシーケンス。
我々は,deepblocksの設計目標を5つの参加者によるフォーマティブ・インタビューから導出し,そのツールの最初の実装を典型的なユースケースで検証した。
結果は有望であり、複雑なDLアーキテクチャを視覚的に設計できることを示しています。
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