論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Object-Oriented Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19916v4
- Date: Sat, 07 Dec 2024 04:27:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:51:42.851155
- Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Object-Oriented Programming
- Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の改善:オブジェクト指向プログラミング
- Authors: Tianyang Wang, Ziqian Bi, Keyu Chen, Jiawei Xu, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Ming Li, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jinlang Wang, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Ming Liu,
- Abstract要約: オブジェクト指向プログラミング(OOP)は、現代のソフトウェアシステムの複雑さの増大を管理するための重要なパラダイムになっています。
この作業は、これらのドメイン内でOOP技術を統合するための包括的な紹介を提供する。
機械学習システムの構造と効率を高めるために,設計パターンとモジュールプログラミングをどのように利用することができるかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.98778771365221
- License:
- Abstract: Object-Oriented Programming (OOP) has become a crucial paradigm for managing the growing complexity of modern software systems, particularly in fields like machine learning, deep learning, large language models (LLM), and data analytics. This work provides a comprehensive introduction to the integration of OOP techniques within these domains, with a focus on improving code modularity, maintainability, and scalability. We begin by outlining the evolution of computing and the rise of OOP, followed by an in-depth discussion of key OOP principles such as encapsulation, inheritance, polymorphism, and abstraction. The practical application of these principles is demonstrated using Python, a widely adopted language in AI and data science. Furthermore, we examine how design patterns and modular programming can be employed to enhance the structure and efficiency of machine learning systems. In subsequent sections, we apply these OOP concepts to real-world AI tasks, including the encapsulation of preprocessing workflows, machine learning model training, and evaluation. Detailed examples illustrate how OOP can be used to build reusable, scalable machine learning systems while maintaining code clarity and reducing redundancy.This work is intended to serve as a bridge for both beginners and experienced developers, equipping them with the necessary knowledge to apply OOP methodologies in AI-driven projects, ultimately fostering the development of more robust and maintainable systems.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト指向プログラミング(OOP)は、特に機械学習、ディープラーニング、大規模言語モデル(LLM)、データ分析といった分野において、現代のソフトウェアシステムの複雑さの増加を管理するための重要なパラダイムになっています。
この作業は、コードのモジュール化、保守性、拡張性の改善に焦点を当てた、これらの領域におけるOOPテクニックの統合に関する包括的な紹介を提供する。
まずは計算の進化とOOPの台頭について概説し、続いてカプセル化、継承、多型化、抽象化といったOOPの主要な原則について詳細に議論します。
これらの原則の実践的応用は、AIとデータサイエンスにおいて広く採用されている言語であるPythonを用いて実証されている。
さらに,機械学習システムの構造と効率を高めるために,設計パターンとモジュールプログラミングをどのように利用することができるかを検討する。
その後のセクションでは、これらのOOP概念を、事前処理ワークフローのカプセル化、機械学習モデルトレーニング、評価を含む現実世界のAIタスクに適用する。
詳細な例は、OOPが再利用可能なスケーラブルな機械学習システムの構築にどのように使用できるかを示し、コードの明確性を維持し、冗長性を低下させる。この作業は、初心者と経験豊富な開発者の両方にとってブリッジとして機能することを目的としており、AI駆動プロジェクトにおいてOOP方法論を適用するために必要な知識を備え、最終的にはより堅牢で保守可能なシステムの開発を促進する。
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