論文の概要: Intelligent Spark Agents: A Modular LangGraph Framework for Scalable, Visualized, and Enhanced Big Data Machine Learning Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01490v4
- Date: Fri, 06 Dec 2024 13:21:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 12:36:33.986686
- Title: Intelligent Spark Agents: A Modular LangGraph Framework for Scalable, Visualized, and Enhanced Big Data Machine Learning Workflows
- Title（参考訳）: Intelligent Spark Agents: スケーラブルで視覚化され、強化されたビッグデータ機械学習ワークフローのためのモジュール型LangGraphフレームワーク
- Authors: Jialin Wang, Zhihua Duan,
- Abstract要約: LangGraphフレームワークは、スケーラビリティ、視覚化、インテリジェントなプロセス最適化を通じて機械学習を強化するように設計されている。
このフレームワークの中核となるのは、Sparkの分散コンピューティング機能を活用する重要なイノベーションであるAgent AIだ。
フレームワークにはLangChainエコシステムを通じて大きな言語モデルも組み込まれており、構造化されていないデータとのインタラクションが強化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
- License:
- Abstract: This paper presents a Spark-based modular LangGraph framework, designed to enhance machine learning workflows through scalability, visualization, and intelligent process optimization. At its core, the framework introduces Agent AI, a pivotal innovation that leverages Spark's distributed computing capabilities and integrates with LangGraph for workflow orchestration. Agent AI facilitates the automation of data preprocessing, feature engineering, and model evaluation while dynamically interacting with data through Spark SQL and DataFrame agents. Through LangGraph's graph-structured workflows, the agents execute complex tasks, adapt to new inputs, and provide real-time feedback, ensuring seamless decision-making and execution in distributed environments. This system simplifies machine learning processes by allowing users to visually design workflows, which are then converted into Spark-compatible code for high-performance execution. The framework also incorporates large language models through the LangChain ecosystem, enhancing interaction with unstructured data and enabling advanced data analysis. Experimental evaluations demonstrate significant improvements in process efficiency and scalability, as well as accurate data-driven decision-making in diverse application scenarios. This paper emphasizes the integration of Spark with intelligent agents and graph-based workflows to redefine the development and execution of machine learning tasks in big data environments, paving the way for scalable and user-friendly AI solutions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、スケーラビリティ、可視化、インテリジェントプロセス最適化を通じて機械学習ワークフローを強化するために設計されたSparkベースのモジュラーLangGraphフレームワークを提案する。
このフレームワークは、Sparkの分散コンピューティング機能を活用し、ワークフローオーケストレーションのためにLangGraphと統合する重要なイノベーションであるAgent AIを導入している。
Agent AIは、Spark SQLとDataFrameエージェントを介してデータを動的に操作しながら、データ前処理、機能エンジニアリング、モデル評価の自動化を容易にする。
LangGraphのグラフ構造化ワークフローを通じて、エージェントは複雑なタスクを実行し、新しい入力に適応し、リアルタイムフィードバックを提供し、分散環境でシームレスな意思決定と実行を保証する。
このシステムは、ユーザがワークフローを視覚的に設計し、高速な実行のためにSpark互換のコードに変換することによって、機械学習プロセスを単純化する。
フレームワークはまた、LangChainエコシステムを通じて大きな言語モデルを導入し、構造化されていないデータとのインタラクションを強化し、高度なデータ分析を可能にする。
実験的な評価では、プロセスの効率性とスケーラビリティが大幅に向上し、多様なアプリケーションシナリオにおける正確なデータ駆動型意思決定が示されている。
本稿では、ビッグデータ環境における機械学習タスクの開発と実行を再定義するために、インテリジェントエージェントとグラフベースのワークフローとの統合を強調し、スケーラブルでユーザフレンドリなAIソリューションへの道を開く。
関連論文リスト
- Iris: Breaking GUI Complexity with Adaptive Focus and Self-Refining [67.87810796668981]
インフォメーション・インフォメーション・インフォメーション・クロッピング(ISC)と自己精製デュアルラーニング(SRDL)
Irisは850KのGUIアノテーションだけで、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
これらの改善は、WebとOSエージェントの両方の下流タスクで大幅に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T18:40:10Z) - Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。
この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。
本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T19:59:31Z) - Towards an Integrated Performance Framework for Fire Science and Management Workflows [0.0]
本稿では,人工知能と機械学習(AI/ML)による性能評価と最適化手法を提案する。
パフォーマンスデータ収集、予測、最適化を対象とする、関連するAI/MLフレームワークが、ワイルドファイアサイエンスアプリケーションに適用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-30T22:37:25Z) - AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。
本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z) - A Unified Active Learning Framework for Annotating Graph Data with
Application to Software Source Code Performance Prediction [4.572330678291241]
ソフトウェアの性能予測を専門とする一貫したアクティブラーニングフレームワークを開発した。
能動的・受動的学習に異なるレベルの情報を用いることが与える影響について検討する。
我々のアプローチは、異なるソフトウェアパフォーマンス予測のためのAIモデルへの投資を改善することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T14:00:48Z) - Nemo: Guiding and Contextualizing Weak Supervision for Interactive Data
Programming [77.38174112525168]
私たちは、WS 学習パイプラインの全体的な生産性を、一般的な WS 監督アプローチと比較して平均20%(最大 47% のタスク)改善する、エンドツーエンドのインタラクティブなスーパービジョンシステムである Nemo を紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T19:57:32Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-22T14:45:37Z) - Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine
Learning Pipelines [48.7576911714538]
提案手法は、複合機械学習パイプラインの設計を自動化することを目的としている。
パイプラインをカスタマイズ可能なグラフベースの構造で設計し、得られた結果を分析して再生する。
このアプローチのソフトウェア実装は、オープンソースフレームワークとして紹介されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-26T23:19:06Z)
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。