Fugu-MT 論文翻訳(概要): A knowledge-driven AutoML architecture

論文の概要: A knowledge-driven AutoML architecture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17124v1
Date: Tue, 28 Nov 2023 14:31:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 23:55:33.128644
Title: A knowledge-driven AutoML architecture
Title（参考訳）: 知識駆動型AutoMLアーキテクチャ
Authors: Corneliu Cofaru and Johan Loeckx
Abstract要約: 本稿では,パイプラインと深い特徴合成のための知識駆動型AutoMLアーキテクチャを提案する。主な目標は、AutoMLプロセスを説明可能なものにし、パイプラインと機能の合成にドメイン知識を活用することです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This paper proposes a knowledge-driven AutoML architecture for pipeline and deep feature synthesis. The main goal is to render the AutoML process explainable and to leverage domain knowledge in the synthesis of pipelines and features. The architecture explores several novel ideas: first, the construction of pipelines and deep features is approached in an unified way. Next, synthesis is driven by a shared knowledge system, interactively queried as to what pipeline operations to use or features to compute. Lastly, the synthesis processes takes decisions at runtime using partial solutions and results of their application on data. Two experiments are conducted to demonstrate the functionality of a na\"{\i}ve implementation of the proposed architecture and to discuss its advantages, trade-offs as well as future potential for AutoML.
Abstract（参考訳）: 本稿では,パイプラインと深い特徴合成のための知識駆動型AutoMLアーキテクチャを提案する。主な目標は、AutoMLプロセスを説明可能とし、パイプラインと機能の合成にドメイン知識を活用することである。まず、パイプラインと深い機能の構築は、統一された方法でアプローチされる。次に、合成は共有知識システムによって駆動され、パイプライン操作の使用方法や計算する機能に関して対話的にクエリされる。最後に、合成プロセスは、データに対するアプリケーションの部分的なソリューションと結果を使用して実行時に決定する。提案アーキテクチャのna\"{\i}ve実装の機能の実証と,そのメリット,トレードオフ,さらにはAutoMLの将来の可能性について議論するために,2つの実験を行った。

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