論文の概要: MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13831v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 14:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 05:56:21.958192
• Title: MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python
• Title（参考訳）: MLXP: Pythonで再現可能な実験を行うフレームワーク
• Authors: Michael Arbel, Alexandre Zouaoui,
• Abstract要約: MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。 実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.37350735954699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Replicability in machine learning (ML) research is increasingly concerning due to the utilization of complex non-deterministic algorithms and the dependence on numerous hyper-parameter choices, such as model architecture and training datasets. Ensuring reproducible and replicable results is crucial for advancing the field, yet often requires significant technical effort to conduct systematic and well-organized experiments that yield robust conclusions. Several tools have been developed to facilitate experiment management and enhance reproducibility; however, they often introduce complexity that hinders adoption within the research community, despite being well-handled in industrial settings. To address the challenge of low adoption, we propose MLXP, an open-source, simple, and lightweight experiment management tool based on Python, available at https://github.com/inria-thoth/mlxp . MLXP streamlines the experimental process with minimal practitioner overhead while ensuring a high level of reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)研究の再現性は、複雑な非決定論的アルゴリズムの利用と、モデルアーキテクチャやトレーニングデータセットなどの多くのハイパーパラメータ選択への依存により、ますます懸念されている。 再現性と複製性のある結果の確保は、この分野を前進させるには不可欠であるが、堅牢な結論を得るための体系的かつよく組織された実験を行うためには、重要な技術的努力を必要とすることが多い。 実験管理の促進と再現性向上のためにいくつかのツールが開発されているが、産業環境ではうまく処理されているにもかかわらず、研究コミュニティ内での採用を妨げる複雑さをしばしば導入している。 低採用の課題に対処するため、オープンソースでシンプルで軽量なPythonベースの実験管理ツールであるMLXPがhttps://github.com/inria-thoth/mlxp.comで公開されている。 MLXPは、高い再現性を確保しながら、最小限のオーバーヘッドで実験プロセスを合理化します。

関連論文リスト

• Reliable edge machine learning hardware for scientific applications [34.87898436984149]
  極端なデータレートの科学実験は、効率的なMLエッジ処理を必要とする大量のデータを生成する。 このような厳密なレイテンシ、リソース、パワー、および領域要件の下で、科学的なエッジで信頼できるアルゴリズムを開発し、検証するためのアプローチについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T20:45:08Z)
• AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories [3.8330070166920556]
  AlabOSは、実験のオーケストレーションとリソース管理のための汎用ソフトウェアフレームワークである。 我々は, AlabOS の実装を, プロトタイプの自律材料実験室で実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:59:39Z)
• An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models [55.01592097059969]
  命令データセットの監視された微調整は、目覚ましいゼロショットの一般化能力を達成する上で重要な役割を担っている。 アクティブラーニングは、未ラベルのプールからアノテートするサンプルの有用なサブセットを特定するのに効果的である。 本研究では,能動学習の計算ボトルネックを回避するための実験設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T16:56:54Z)
• Closing the loop: Autonomous experiments enabled by machine-learning-based online data analysis in synchrotron beamline environments [80.49514665620008]
  機械学習は、大規模または高速に生成されたデータセットを含む研究を強化するために使用できる。 本研究では,X線反射法(XRR)のための閉ループワークフローへのMLの導入について述べる。 本研究では,ビームライン制御ソフトウェア環境に付加的なソフトウェア依存関係を導入することなく,実験中の基本データ解析をリアルタイムで行うソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T21:21:19Z)
• Machine learning enabled experimental design and parameter estimation for ultrafast spin dynamics [54.172707311728885]
  機械学習とベイズ最適実験設計(BOED)を組み合わせた方法論を提案する。 本手法は,大規模スピンダイナミクスシミュレーションのためのニューラルネットワークモデルを用いて,BOEDの正確な分布と実用計算を行う。 数値ベンチマークでは,XPFS実験の誘導,モデルパラメータの予測,実験時間内でのより情報的な測定を行う上で,本手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-03T06:19:20Z)
• Hindsight States: Blending Sim and Real Task Elements for Efficient Reinforcement Learning [61.3506230781327]
  ロボット工学では、第一原理から導かれた力学モデルに基づくシミュレーションに基づいて、トレーニングデータを生成する方法がある。 ここでは、力学の複雑さの不均衡を利用して、より標本効率のよい学習を行う。 提案手法をいくつかの課題に対して検証し,既存の近視アルゴリズムと組み合わせた場合の学習改善を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T21:55:04Z)
• PyExperimenter: Easily distribute experiments and track results [63.871474825689134]
  PyExperimenterは、アルゴリズムの実験的な研究結果のセットアップ、ドキュメンテーション、実行、およびその後の評価を容易にするツールである。 人工知能の分野で研究者が使用することを意図しているが、それらに限定されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T10:43:02Z)
• schlably: A Python Framework for Deep Reinforcement Learning Based Scheduling Experiments [0.3441021278275805]
  schlablyはPythonベースのフレームワークで、研究者にDRLに基づいたPSソリューション戦略の開発を容易にする包括的なツールセットを提供する。 slablyは、頑丈で柔軟なバックボーンの作成に必要な冗長なオーバーヘッド作業を取り除く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T19:27:11Z)
• Active Learning-Based Optimization of Scientific Experimental Design [1.9705094859539976]
  Active Learning(AL)は、ラベル付きトレーニングインスタンスを少なくすることで、より精度の高い機械学習アルゴリズムである。 本稿では,提案したALスキームを用いた薬物応答データセットの振り返り研究を行う。 これは、手動で設定するのではなく、科学的な実験設計がALによって最適化可能であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T20:02:35Z)
• dagger: A Python Framework for Reproducible Machine Learning Experiment Orchestration [0.913755431537592]
  機械学習における多段階の実験は、しばしば、複数の実行経路に沿ってモデルに作用する状態変化操作を含む。 再現性と再利用可能な実験オーケストレーションを容易にするフレームワークであるDaggerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T21:42:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。