Fugu-MT 論文翻訳(概要): CapyMOA: Efficient Machine Learning for Data Streams in Python

論文の概要: CapyMOA: Efficient Machine Learning for Data Streams in Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07432v1
Date: Tue, 11 Feb 2025 10:20:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 14:06:57.745971
Title: CapyMOA: Efficient Machine Learning for Data Streams in Python
Title（参考訳）: CapyMOA: Pythonのデータストリームのための効率的な機械学習
Authors: Heitor Murilo Gomes, Anton Lee, Nuwan Gunasekara, Yibin Sun, Guilherme Weigert Cassales, Justin Liu, Marco Heyden, Vitor Cerqueira, Maroua Bahri, Yun Sing Koh, Bernhard Pfahringer, Albert Bifet,
Abstract要約: CapyMOAは、ストリーミングデータ上の効率的な機械学習のためのオープンソースのライブラリである。 CapyMOAには、MOAやPyTorchといった外部フレームワークとの統合を可能にするアーキテクチャが含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.597798770955425
License:
Abstract: CapyMOA is an open-source library designed for efficient machine learning on streaming data. It provides a structured framework for real-time learning and evaluation, featuring a flexible data representation. CapyMOA includes an extensible architecture that allows integration with external frameworks such as MOA and PyTorch, facilitating hybrid learning approaches that combine traditional online algorithms with deep learning techniques. By emphasizing adaptability, scalability, and usability, CapyMOA allows researchers and practitioners to tackle dynamic learning challenges across various domains.
Abstract（参考訳）: CapyMOAは、ストリーミングデータ上の効率的な機械学習のために設計されたオープンソースのライブラリである。リアルタイム学習と評価のための構造化フレームワークを提供し、柔軟なデータ表現を備えている。 CapyMOAには拡張可能なアーキテクチャが含まれており、MOAやPyTorchといった外部フレームワークとの統合が可能である。 CapyMOAは適応性、スケーラビリティ、ユーザビリティを強調することで、研究者や実践者がさまざまな領域にわたる動的学習の課題に取り組むことを可能にする。

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