論文の概要: Deep Learning and Machine Learning: Advancing Big Data Analytics and Management with Design Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03795v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 06:59:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:54:35.166080
• Title: Deep Learning and Machine Learning: Advancing Big Data Analytics and Management with Design Patterns
• 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デザインパターンによる管理の改善
• Authors: Keyu Chen, Ziqian Bi, Tianyang Wang, Yizhu Wen, Pohsun Feng, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Ming Li, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Ming Liu,
• Abstract要約: この本は、ビッグデータ分析システムの開発、メンテナンス、スケーラビリティを最適化するための、古典的なソフトウェアエンジニアリングパターンの適用について説明している。 モデル管理、デプロイメント戦略、チームコラボレーションへの影響について、シングルトン、ファクトリ、オブザーバ、ストラテジーといった主要なデザインパターンを分析します。 このボリュームは、開発者、研究者、エンジニアにとって、マシンラーニングとソフトウェア設計の両方における技術的専門知識を強化するために不可欠なリソースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.987787713652214
• License:
• Abstract: This book, Design Patterns in Machine Learning and Deep Learning: Advancing Big Data Analytics Management, presents a comprehensive study of essential design patterns tailored for large-scale machine learning and deep learning applications. The book explores the application of classical software engineering patterns, Creational, Structural, Behavioral, and Concurrency Patterns, to optimize the development, maintenance, and scalability of big data analytics systems. Through practical examples and detailed Python implementations, it bridges the gap between traditional object-oriented design patterns and the unique demands of modern data analytics environments. Key design patterns such as Singleton, Factory, Observer, and Strategy are analyzed for their impact on model management, deployment strategies, and team collaboration, providing invaluable insights into the engineering of efficient, reusable, and flexible systems. This volume is an essential resource for developers, researchers, and engineers aiming to enhance their technical expertise in both machine learning and software design.
• Abstract（参考訳）: この本“Design Patterns in Machine Learning and Deep Learning: Advancing Big Data Analytics Management”では、大規模な機械学習やディープラーニングアプリケーションに適した、基本的なデザインパターンに関する包括的な研究が紹介されている。 この本は、ビッグデータ分析システムの開発、保守、スケーラビリティを最適化するために、古典的なソフトウェアエンジニアリングパターン、創造的、構造的、行動的、並行パターンの応用について説明している。 実践的な例と詳細なPython実装を通じて、従来のオブジェクト指向設計パターンと、現代のデータ分析環境のユニークな要求とのギャップを埋める。 シングルトン、ファクトリ、オブザーバ、ストラテジーといった主要なデザインパターンは、モデル管理、デプロイメント戦略、チームコラボレーションへの影響を分析し、効率的で再利用可能な、柔軟なシステムのエンジニアリングに関する貴重な洞察を提供する。 このボリュームは、開発者、研究者、エンジニアにとって、マシンラーニングとソフトウェア設計の両方における技術的専門知識を強化するために不可欠なリソースである。

関連論文リスト

• Deep Learning and Machine Learning -- Object Detection and Semantic Segmentation: From Theory to Applications [17.571124565519263]
  本は、機械学習とディープラーニングにおける最先端の進歩をカバーしている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、YOLOアーキテクチャ、DeTRのようなトランスフォーマーベースのアプローチに重点を置いている。 また、人工知能(AI)技術と拡張オブジェクト検出のための大規模言語モデルの統合も検討している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T02:10:49Z)
• Data Publishing in Mechanics and Dynamics: Challenges, Guidelines, and Examples from Engineering Design [4.065325208853021]
  本稿では、力学および力学におけるデータパブリッシングの価値と課題を分析する。 後者は、データ駆動手法が元来ブームになっている分野では一般的ではない課題や考察も提起している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T18:26:05Z)
• Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
  本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。 我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。 次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z)
• Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Handy Appetizer [16.957968437298124]
  本では、ビッグデータ分析と管理の進歩を促進する上で、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の役割について論じている。 ニューラルネットワークと、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような技術がどのように機能するかを理解するのに役立つ、直感的な視覚化と実践的なケーススタディを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T17:31:45Z)
• iNNspector: Visual, Interactive Deep Model Debugging [8.997568393450768]
  本研究では,ディープラーニング実験のデータ空間を構造化する概念的枠組みを提案する。 我々のフレームワークは設計の次元を捉え、このデータを探索可能かつ抽出可能にするためのメカニズムを提案する。 我々は、ディープラーニング実験の追跡を可能にし、データのインタラクティブな可視化を提供するiNNspectorシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T12:48:41Z)
• Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.79012726689511]
  本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。 類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。 ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T17:11:35Z)
• On Efficient Training of Large-Scale Deep Learning Models: A Literature Review [90.87691246153612]
  ディープラーニングの分野は特にコンピュータビジョン(CV)、自然言語処理(NLP)、音声などにおいて大きな進歩を遂げている。 大量のデータに基づいてトレーニングされた大規模なモデルを使用することは、実用的なアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。 計算能力の需要が増大する中で、ディープラーニングモデルの訓練の加速技術に関する包括的な要約が期待されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T11:13:23Z)
• Design Automation for Fast, Lightweight, and Effective Deep Learning Models: A Survey [53.258091735278875]
  本調査では,エッジコンピューティングを対象としたディープラーニングモデルの設計自動化技術について述べる。 これは、有効性、軽量性、計算コストの観点からモデルの習熟度を定量化するために一般的に使用される主要なメトリクスの概要と比較を提供する。 この調査は、ディープモデル設計自動化技術の最先端の3つのカテゴリをカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T12:12:43Z)
• An Experience Report on Machine Learning Reproducibility: Guidance for Practitioners and TensorFlow Model Garden Contributors [1.177923904173852]
  本報告では,最先端の機械学習モデルをモデルガーデンに組み込むのに適した品質で再現するプロセスを定義する。 我々は26人の学生からなるチームでYOLOモデルファミリの実装経験を報告し、開発したツールを共有し、その過程で学んだ教訓を説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T04:32:18Z)
• A Design Space Study for LISTA and Beyond [79.76740811464597]
  近年では、反復アルゴリズムの展開による問題固有のディープネットワーク構築に大きな成功を収めている。 本稿では,深層ネットワークにおける設計アプローチとしてのアンローリングの役割について再考する。 スパースリカバリのためのlistaを代表例として,未ロールモデルに対する設計空間調査を初めて実施した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T23:01:52Z)
• Model-Based Deep Learning [155.063817656602]
  信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。 私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T16:29:49Z)

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。