論文の概要: An Empirical Study of Challenges in Machine Learning Asset Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15990v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 05:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 11:57:38.575816
• Title: An Empirical Study of Challenges in Machine Learning Asset Management
• Title（参考訳）: 機械学習資産管理における課題の実証的研究
• Authors: Zhimin Zhao, Yihao Chen, Abdul Ali Bangash, Bram Adams, Ahmed E. Hassan
• Abstract要約: 既存の研究にもかかわらず、モデルバージョニングやデータトレーサビリティ、コラボレーションといった運用上の課題には、大きな知識ギャップが残っている。 本研究の目的は,開発者フォーラムやプラットフォームから15,065件の投稿を分析し,このギャップに対処することである。 ソフトウェア依存性、モデルデプロイメント、モデルトレーニングが最も議論されている16のマクロトピックにグループ化された、資産管理の課題に関連する133のトピックを明らかにしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.07444988262748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In machine learning (ML), efficient asset management, including ML models, datasets, algorithms, and tools, is vital for resource optimization, consistent performance, and a streamlined development lifecycle. This enables quicker iterations, adaptability, reduced development-to-deployment time, and reliable outputs. Despite existing research, a significant knowledge gap remains in operational challenges like model versioning, data traceability, and collaboration, which are crucial for the success of ML projects. Our study aims to address this gap by analyzing 15,065 posts from developer forums and platforms, employing a mixed-method approach to classify inquiries, extract challenges using BERTopic, and identify solutions through open card sorting and BERTopic clustering. We uncover 133 topics related to asset management challenges, grouped into 16 macro-topics, with software dependency, model deployment, and model training being the most discussed. We also find 79 solution topics, categorized under 18 macro-topics, highlighting software dependency, feature development, and file management as key solutions. This research underscores the need for further exploration of identified pain points and the importance of collaborative efforts across academia, industry, and the research community.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)では、MLモデル、データセット、アルゴリズム、ツールを含む効率的な資産管理が、リソースの最適化、一貫したパフォーマンス、開発ライフサイクルの合理化に不可欠である。 これにより、イテレーションの迅速化、適応性、開発からデプロイまでの時間短縮、信頼性の高いアウトプットが可能になる。 既存の研究にもかかわらず、MLプロジェクトの成功に不可欠なモデルバージョニング、データトレーサビリティ、コラボレーションといった運用上の課題には、大きな知識ギャップが残っている。 本研究の目的は,開発者フォーラムやプラットフォームから15,065件の投稿を分析し,質問を分類し,BERTopicを用いて課題を抽出し,オープンカードソートやBERTopicクラスタリングによるソリューションの同定を行うことである。 我々は,アセットマネジメントの課題に関連する133のトピックを,ソフトウェアの依存性,モデル展開,モデルトレーニングなど16のマクロトピックに分類した。 また、79のソリューショントピックを見つけ、18のマクロトピックに分類し、ソフトウェア依存性、機能開発、ファイル管理を重要ソリューションとして強調します。 この研究は、特定された痛点のさらなる探究の必要性と、学界、産業、研究コミュニティにおける協力的努力の重要性を基礎としている。

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