Fugu-MT 論文翻訳(概要): Awesome-OL: An Extensible Toolkit for Online Learning

論文の概要: Awesome-OL: An Extensible Toolkit for Online Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20144v1
Date: Sun, 27 Jul 2025 06:34:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.070937
Title: Awesome-OL: An Extensible Toolkit for Online Learning
Title（参考訳）: Awesome-OL: オンライン学習のための拡張可能なツールキット
Authors: Zeyi Liu, Songqiao Hu, Pengyu Han, Jiaming Liu, Xiao He,
Abstract要約: Awesome-OLは、オンライン学習研究に適したPythonツールキットである。再現可能な比較、ベンチマークデータセットのキュレーション、マルチモーダルビジュアライゼーションのための統一されたフレームワークを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.84664107715407
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, online learning has attracted increasing attention due to its adaptive capability to process streaming and non-stationary data. To facilitate algorithm development and practical deployment in this area, we introduce Awesome-OL, an extensible Python toolkit tailored for online learning research. Awesome-OL integrates state-of-the-art algorithm, which provides a unified framework for reproducible comparisons, curated benchmark datasets, and multi-modal visualization. Built upon the scikit-multiflow open-source infrastructure, Awesome-OL emphasizes user-friendly interactions without compromising research flexibility or extensibility. The source code is publicly available at: https://github.com/liuzy0708/Awesome-OL.
Abstract（参考訳）: 近年,ストリーミングや非定常データ処理の適応性により,オンライン学習が注目を集めている。この領域でのアルゴリズム開発と実践的な展開を容易にするために,オンライン学習研究に適した拡張可能なPythonツールキットであるAwesome-OLを紹介した。 Awesome-OLは、再現可能な比較、ベンチマークデータセットのキュレーション、マルチモーダル可視化のための統一されたフレームワークを提供する、最先端のアルゴリズムを統合している。 scikit-multiflowオープンソースインフラストラクチャ上に構築されたAwesome-OLは、研究の柔軟性や拡張性を損なうことなく、ユーザフレンドリなインタラクションを強調している。ソースコードは、https://github.com/liuzy0708/Awesome-OL.comで公開されている。

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