論文の概要: Continuous Management of Machine Learning-Based Application Behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12686v2
- Date: Tue, 16 Jul 2024 08:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 23:50:29.475365
- Title: Continuous Management of Machine Learning-Based Application Behavior
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくアプリケーション行動の継続的管理
- Authors: Marco Anisetti, Claudio A. Ardagna, Nicola Bena, Ernesto Damiani, Paolo G. Panero,
- Abstract要約: 機械学習モデルの非機能特性は、監視、検証、維持されなければならない。
MLベースのアプリケーションの安定な非機能動作を保証することを目的としたマルチモデルアプローチを提案する。
非機能的プロパティフェアネスに着目した実世界のシナリオで,我々のソリューションを実験的に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.316045828362788
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern applications are increasingly driven by Machine Learning (ML) models whose non-deterministic behavior is affecting the entire application life cycle from design to operation. The pervasive adoption of ML is urgently calling for approaches that guarantee a stable non-functional behavior of ML-based applications over time and across model changes. To this aim, non-functional properties of ML models, such as privacy, confidentiality, fairness, and explainability, must be monitored, verified, and maintained. Existing approaches mostly focus on i) implementing solutions for classifier selection according to the functional behavior of ML models, ii) finding new algorithmic solutions, such as continuous re-training. In this paper, we propose a multi-model approach that aims to guarantee a stable non-functional behavior of ML-based applications. An architectural and methodological approach is provided to compare multiple ML models showing similar non-functional properties and select the model supporting stable non-functional behavior over time according to (dynamic and unpredictable) contextual changes. Our approach goes beyond the state of the art by providing a solution that continuously guarantees a stable non-functional behavior of ML-based applications, is ML algorithm-agnostic, and is driven by non-functional properties assessed on the ML models themselves. It consists of a two-step process working during application operation, where model assessment verifies non-functional properties of ML models trained and selected at development time, and model substitution guarantees continuous and stable support of non-functional properties. We experimentally evaluate our solution in a real-world scenario focusing on non-functional property fairness.
- Abstract（参考訳）: 現代のアプリケーションは、設計から運用までのアプリケーションライフサイクル全体に影響を与える非決定的な振る舞いを持つ機械学習(ML)モデルによって、ますます推進されています。
MLの広範な採用は、MLベースのアプリケーションの時間的およびモデル変更間の安定した非機能的動作を保証するアプローチを緊急に求めている。
この目的のために、プライバシ、機密性、公正性、説明可能性などのMLモデルの非機能特性を監視、検証、維持する必要がある。
既存のアプローチは主に焦点をあてる
一 MLモデルの機能的振舞いに応じて分類器選択のソリューションを実装すること。
二 連続的再訓練のような新しいアルゴリズムの解を見つけること。
本稿では,MLベースのアプリケーションの安定な非機能動作を保証するためのマルチモデルアプローチを提案する。
同様の非機能特性を示す複数のMLモデルを比較し、(動的かつ予測不可能な)文脈変化に応じて、時間とともに安定した非機能挙動をサポートするモデルを選択するためのアーキテクチャ的および方法論的アプローチが提供される。
我々のアプローチは、MLベースのアプリケーションの安定した非機能的動作を継続的に保証し、MLアルゴリズムに依存しず、MLモデル自身で評価された非機能的特性によって駆動されるソリューションを提供することによって、最先端以上のものを提供します。
モデル評価は、開発時に訓練され、選択されたMLモデルの非機能特性を検証し、モデル置換は、非機能特性の連続的かつ安定したサポートを保証する。
非機能的プロパティフェアネスに着目した実世界のシナリオで,我々のソリューションを実験的に評価した。
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