論文の概要: Data Pipeline Training: Integrating AutoML to Optimize the Data Flow of
Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12916v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 11:06:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 15:42:17.849601
- Title: Data Pipeline Training: Integrating AutoML to Optimize the Data Flow of
Machine Learning Models
- Title(参考訳): データパイプライントレーニング: AutoMLを統合して機械学習モデルのデータフローを最適化する
- Authors: Jiang Wu, Hongbo Wang, Chunhe Ni, Chenwei Zhang, Wenran Lu
- Abstract要約: Data Pipelineは、マシンラーニングのモデリングやデータ製品の開発といったタスクにおいて、必須の役割を果たす。
本稿では,機械学習の自動化によるデータフローの最適化について検討する。
私たちは、AutoML技術を活用してData Pipelineのインテリジェンスを強化する方法について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.091169031023714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data Pipeline plays an indispensable role in tasks such as modeling machine
learning and developing data products. With the increasing diversification and
complexity of Data sources, as well as the rapid growth of data volumes,
building an efficient Data Pipeline has become crucial for improving work
efficiency and solving complex problems. This paper focuses on exploring how to
optimize data flow through automated machine learning methods by integrating
AutoML with Data Pipeline. We will discuss how to leverage AutoML technology to
enhance the intelligence of Data Pipeline, thereby achieving better results in
machine learning tasks. By delving into the automation and optimization of Data
flows, we uncover key strategies for constructing efficient data pipelines that
can adapt to the ever-changing data landscape. This not only accelerates the
modeling process but also provides innovative solutions to complex problems,
enabling more significant outcomes in increasingly intricate data domains.
Keywords- Data Pipeline Training;AutoML; Data environment; Machine learning
- Abstract(参考訳): データパイプラインは、機械学習のモデリングやデータ製品の開発といったタスクにおいて不可欠な役割を果たす。
データソースの多様化と複雑さの増大、データボリュームの急速な増加に伴い、効率的なデータパイプラインの構築は、作業効率の向上と複雑な問題を解決する上で重要になっている。
本稿では,automlとデータパイプラインを統合することで,自動機械学習手法によるデータフローの最適化方法を検討する。
我々は、AutoML技術を活用してData Pipelineのインテリジェンスを強化し、機械学習タスクにおけるより良い結果を達成する方法について論じる。
データフローの自動化と最適化を掘り下げることで、絶えず変化するデータランドスケープに適応できる効率的なデータパイプラインを構築するための重要な戦略を明らかにする。
これはモデリングプロセスを加速するだけでなく、複雑な問題に対する革新的なソリューションを提供し、ますます複雑なデータ領域においてより重要な結果をもたらす。
キーワード:データパイプライントレーニング、オートml、データ環境、機械学習
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