論文の概要: Model Lakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02327v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 18:55:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:39:26.926170
• Title: Model Lakes
• Title（参考訳）: モデル湖
• Authors: Koyena Pal, David Bau, Ren\'ee J. Miller
• Abstract要約: ディープラーニングモデルのセットを考えると、タスクに適したモデルを見つけるのは難しいかもしれません。 データレイクの研究からヒントを得て、モデルレイクの概念を導入し、定義する。 大型モデル管理における基礎研究課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.717104096113637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a set of deep learning models, it can be hard to find models appropriate to a task, understand the models, and characterize how models are different one from another. Currently, practitioners rely on manually-written documentation to understand and choose models. However, not all models have complete and reliable documentation. As the number of machine learning models increases, this issue of finding, differentiating, and understanding models is becoming more crucial. Inspired from research on data lakes, we introduce and define the concept of model lakes. We discuss fundamental research challenges in the management of large models. And we discuss what principled data management techniques can be brought to bear on the study of large model management.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルのセットを考えると、タスクに適したモデルを見つけ出し、モデルを理解し、モデルが他とどう違うのかを特徴付けることは困難である。 現在、実践者はモデルを理解し、選択するために手書きのドキュメンテーションに依存しています。 しかし、すべてのモデルに完全な信頼性のあるドキュメントがあるわけではない。 機械学習モデルの数が増えるにつれて、モデルの発見、差別化、理解に関するこの問題がますます重要になっている。 データ湖の研究から着想を得て,モデル湖の概念を紹介し,定義する。 大型モデル管理における基礎研究課題について論じる。 また,大規模モデル管理の研究にどのような原則データ管理手法が適用可能かについて議論する。

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