論文の概要: ALPACA -- Adaptive Learning Pipeline for Comprehensive AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10950v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 20:10:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:03:01.071401
• Title: ALPACA -- Adaptive Learning Pipeline for Comprehensive AI
• Title（参考訳）: ALPACA -- 総合AIのための適応型学習パイプライン
• Authors: Simon Torka, Sahin Albayrak,
• Abstract要約: ALPACAは、多様なユーザグループのニーズに対処する包括的なAIパイプラインを提供する。 ビジュアルとコードベースの開発を統合し、AIパイプラインのすべての重要なフェーズを促進する。 このアプリケーションは、類似性認識のためのAndroidアプリによって実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
• License:
• Abstract: The advancement of AI technologies has greatly increased the complexity of AI pipelines as they include many stages such as data collection, pre-processing, training, evaluation and visualisation. To provide effective and accessible AI solutions, it is important to design pipelines for different user groups such as experts, professionals from different fields and laypeople. Ease of use and trust play a central role in the acceptance of AI systems. The presented system, ALPACA (Adaptive Learning Pipeline for Advanced Comprehensive AI Analysis), offers a comprehensive AI pipeline that addresses the needs of diverse user groups. ALPACA integrates visual and code-based development and facilitates all key phases of the AI pipeline. Its architecture is based on Celery (with Redis backend) for efficient task management, MongoDB for seamless data storage and Kubernetes for cloud-based scalability and resource utilisation. Future versions of ALPACA will support modern techniques such as federated and continuous learning as well as explainable AI methods to further improve security, usability and trustworthiness. The application is demonstrated by an Android app for similarity recognition, which emphasises ALPACA's potential for use in everyday life.
• Abstract（参考訳）: AI技術の進歩は、データ収集、前処理、トレーニング、評価、可視化といった多くのステージを含むため、AIパイプラインの複雑さを大幅に高めた。 効果的でアクセスしやすいAIソリューションを提供するためには、専門家、異なる分野の専門家、そして素人といった異なるユーザーグループのためのパイプラインを設計することが重要である。 利用と信頼の促進は、AIシステムの受容において中心的な役割を果たす。 プレゼンテーションシステムであるALPACA(Adaptive Learning Pipeline for Advanced Comprehensive AI Analysis)は、さまざまなユーザグループのニーズに対処する包括的なAIパイプラインを提供する。 ALPACAはビジュアルとコードベースの開発を統合し、AIパイプラインのすべての重要なフェーズを促進する。 そのアーキテクチャは、効率的なタスク管理のためのCelery(Redisバックエンド)、シームレスなデータストレージのためのMongoDB、クラウドベースのスケーラビリティとリソース利用のためのKubernetesに基づいている。 ALPACAの今後のバージョンは、フェデレーションや継続的学習といったモダンなテクニックと、セキュリティ、ユーザビリティ、信頼性をさらに向上するための説明可能なAIメソッドをサポートする予定である。 このアプリケーションはAndroidアプリによる類似性認識で実証されており、ALPACAの日常生活での活用の可能性を強調している。

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