論文の概要: Memento: Facilitating Effortless, Efficient, and Reliable ML Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09175v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 04:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:44:09.680205
• Title: Memento: Facilitating Effortless, Efficient, and Reliable ML Experiments
• Title（参考訳）: Memento: 不運、効率的、信頼性のあるML実験を実現する
• Authors: Zac Pullar-Strecker, Xinglong Chang, Liam Brydon, Ioannis Ziogas, Katharina Dost, and J\"org Wicker
• Abstract要約: Mementoは、研究者やデータサイエンティストが計算集約的な実験の効率的な管理と実行を支援するために設計されたPythonパッケージである。 簡単な構成マトリックスを提供することで、任意の実験パイプラインを合理化する機能と、複数のスレッドで同時に実験を実行する機能を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09236074230806579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Running complex sets of machine learning experiments is challenging and time-consuming due to the lack of a unified framework. This leaves researchers forced to spend time implementing necessary features such as parallelization, caching, and checkpointing themselves instead of focussing on their project. To simplify the process, in this paper, we introduce Memento, a Python package that is designed to aid researchers and data scientists in the efficient management and execution of computationally intensive experiments. Memento has the capacity to streamline any experimental pipeline by providing a straightforward configuration matrix and the ability to concurrently run experiments across multiple threads. A demonstration of Memento is available at: https://wickerlab.org/publication/memento.
• Abstract（参考訳）: 統合されたフレームワークがないため、複雑な機械学習実験を実行するのは難しく、時間がかかる。 これにより、プロジェクトに集中するのではなく、並列化、キャッシング、チェックポイントなどの必要な機能の実装に時間を費やさざるを得なくなる。 本稿では,計算集約的な実験の効率的な管理と実行を支援するPythonパッケージであるMementoを紹介する。 Mementoは、簡単な構成マトリックスと、複数のスレッドで同時に実験を実行する機能を提供することで、実験パイプラインを合理化することができる。 Mementoのデモは、https://wickerlab.org/publication/mementoで公開されている。

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