論文の概要: GPgym: A Remote Service Platform with Gaussian Process Regression for Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13276v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 19:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:47.179900
• Title: GPgym: A Remote Service Platform with Gaussian Process Regression for Online Learning
• Title（参考訳）: GPgym: オンライン学習のためのガウス的プロセス回帰を備えたリモートサービスプラットフォーム
• Authors: Xiaobing Dai, Zewen Yang,
• Abstract要約: GPgymはガウスのプロセス回帰に基づくリモートサービスノードである。 さまざまな分野の専門家が、既存の専門ソフトウェアに機械学習技術をシームレスに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine learning is now widely applied across various domains, including industry, engineering, and research. While numerous mature machine learning models have been open-sourced on platforms like GitHub, their deployment often requires writing scripts in specific programming languages, such as Python, C++, or MATLAB. This dependency on particular languages creates a barrier for professionals outside the field of machine learning, making it challenging to integrate these algorithms into their workflows. To address this limitation, we propose GPgym, a remote service node based on Gaussian process regression. GPgym enables experts from diverse fields to seamlessly and flexibly incorporate machine learning techniques into their existing specialized software, without needing to write or manage complex script code.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は現在、産業、工学、研究など、さまざまな分野に広く適用されている。 多くの成熟した機械学習モデルはGitHubのようなプラットフォームでオープンソース化されているが、そのデプロイにはPython、C++、MATLABといった特定のプログラミング言語でスクリプトを書く必要があることが多い。 この特定の言語への依存は、機械学習以外の分野のプロフェッショナルにとって障壁となり、これらのアルゴリズムをワークフローに統合することは困難になる。 この制限に対処するため,ガウス過程の回帰に基づく遠隔サービスノードGPgymを提案する。 GPgymは、さまざまな分野の専門家が、複雑なスクリプトコードを書いたり管理したりすることなく、機械学習技術を既存の特殊なソフトウェアにシームレスかつ柔軟に組み込むことを可能にする。

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