論文の概要: DataAssist: A Machine Learning Approach to Data Cleaning and Preparation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07119v2
- Date: Mon, 17 Jul 2023 14:16:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 19:25:02.315320
- Title: DataAssist: A Machine Learning Approach to Data Cleaning and Preparation
- Title（参考訳）: DataAssist: データクリーニングと準備のための機械学習アプローチ
- Authors: Kartikay Goyle, Quin Xie and Vakul Goyle
- Abstract要約: DataAssistは、MLインフォームドメソッドを使用してデータセットの品質を向上させる自動データ準備およびクリーニングプラットフォームである。
我々のツールは、経済、ビジネス、予測アプリケーションなど、さまざまな分野に適用でき、データの浄化と準備に費やした時間の50%以上を節約できる。
- 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: Current automated machine learning (ML) tools are model-centric, focusing on
model selection and parameter optimization. However, the majority of the time
in data analysis is devoted to data cleaning and wrangling, for which limited
tools are available. Here we present DataAssist, an automated data preparation
and cleaning platform that enhances dataset quality using ML-informed methods.
We show that DataAssist provides a pipeline for exploratory data analysis and
data cleaning, including generating visualization for user-selected variables,
unifying data annotation, suggesting anomaly removal, and preprocessing data.
The exported dataset can be readily integrated with other autoML tools or
user-specified model for downstream analysis. Our data-centric tool is
applicable to a variety of fields, including economics, business, and
forecasting applications saving over 50% time of the time spent on data
cleansing and preparation.
- Abstract（参考訳）: 現在の自動機械学習(ML)ツールはモデル中心であり、モデル選択とパラメータ最適化に重点を置いている。
しかし、データ分析のほとんどの時間はデータのクリーニングとラングリングに費やされており、限られたツールが利用可能である。
ここでは、MLインフォームド手法を用いてデータセットの品質を向上させる自動データ準備およびクリーニングプラットフォームであるDataAssistを紹介する。
データAssistは、ユーザ選択変数の可視化生成、データアノテーションの統一、異常除去の提案、データの事前処理など、探索データ分析とデータのクリーニングのためのパイプラインを提供する。
エクスポートされたデータセットは、ダウンストリーム分析のために他のautomlツールやユーザ指定モデルと容易に統合できる。
データ中心のツールは、経済学、ビジネス、予測アプリケーションなど、さまざまな分野に適用できます。
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