이 논문은 기계 학습 파이프라인 개발 과정에서 데이터 과학자를 지원하기 위한 자동화된 대화형 제안 시스템을 제안합니다.
핵심 내용은 다음과 같습니다:
원본 파이프라인의 숨겨진 변형인 "그림자 파이프라인"을 생성하여 잠재적인 문제를 자동으로 감지하고 개선 방안을 시도합니다.
그림자 파이프라인은 증분 뷰 유지 기법을 활용하여 저지연 계산과 유지보수를 수행합니다. 이를 통해 데이터 과학자의 개발 워크플로에 원활하게 통합될 수 있습니다.
그림자 파이프라인은 감지된 문제와 제안된 개선 사항에 대한 추적 가능한 설명을 제공합니다.
실험 결과, 제안된 최적화 기법을 통해 그림자 파이프라인 계산 시간을 최대 38배 단축할 수 있으며, 증분 업데이트 시 최대 626배 빨라질 수 있음을 보여줍니다.
이를 통해 데이터 과학자들이 반복적으로 파이프라인을 디버깅하고 개선하는 수동적인 프로세스를 자동화하여 보다 효율적인 파이프라인 개발을 지원할 수 있습니다.
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by Stefan Grafb... kl. arxiv.org 05-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.19591.pdfDybere Forespørgsler