Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Pipeline Training: Integrating AutoML to Optimize the Data Flow of Machine Learning Models

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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