데이터 과학 아티팩트의 의미론적 추상화, 링크, 자동화를 위한 KGLiDS 플랫폼

Belangrijkste concepten

KGLiDS는 데이터 과학 아티팩트(데이터셋, 파이프라인 스크립트 등)의 의미론을 추상화하고 캡처하여 데이터 발견, 파이프라인 자동화 등의 다운스트림 애플리케이션을 가능하게 하는 확장 가능한 플랫폼이다.

Samenvatting

KGLiDS는 데이터 과학 아티팩트의 의미론을 추상화하고 캡처하기 위해 기계 학습 및 지식 그래프 기술을 활용한다. 이를 통해 데이터 발견, 데이터 정제, 변환, AutoML 등의 다양한 사용 사례를 지원한다.

KGLiDS의 주요 구성 요소는 다음과 같다:

1. KG Governor: 파이프라인 추상화, 데이터 프로파일링, 지식 그래프 구축을 수행한다.
2. KGLiDS Storage: RDF-star 기반 지식 그래프, 임베딩, GNN 모델을 저장한다.
3. KGLiDS Interfaces: 데이터 과학자들이 데이터 발견, 정제, 변환, AutoML 등을 수행할 수 있는 API와 쿼리를 제공한다.

KGLiDS는 데이터 과학 아티팩트의 의미론을 캡처하여 데이터 과학자들이 새로운 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 기존 시스템에 비해 더 효율적인 자원 활용과 경쟁력 있는 정확도를 보여준다.

Statistieken

데이터 과학 아티팩트는 수많은 데이터셋과 수십만 개의 파이프라인을 포함하고 있다.
데이터 과학자들은 주로 고립된 환경에서 작업하며, 유사한 작업을 수행하는 동료들과 지식과 경험을 교환하지 않는다.
기존 데이터 발견 시스템과 데이터 과학 플랫폼은 데이터셋과 파이프라인 스크립트의 의미론을 캡처하거나 상호 연결하지 않는다.
기존 데이터 정제 및 변환 시스템은 원시 데이터 수준에서 작동하므로 확장성이 낮고 시간이 많이 소요된다.

Citaten

"데이터 과학자들은 주로 고립된 환경에서 작업하며, 유사한 작업을 수행하는 동료들과 지식과 경험을 교환하지 않는다."
"기존 데이터 발견 시스템과 데이터 과학 플랫폼은 데이터셋과 파이프라인 스크립트의 의미론을 캡처하거나 상호 연결하지 않는다."
"기존 데이터 정제 및 변환 시스템은 원시 데이터 수준에서 작동하므로 확장성이 낮고 시간이 많이 소요된다."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

KGLiDS

by Mossad Helal... om arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.02204.pdf

Diepere vragen

데이터 과학 아티팩트의 의미론을 캡처하는 다른 접근 방식은 무엇이 있을까?

데이터 과학 아티팩트의 의미론을 캡처하는 다른 접근 방식으로는 온톨로지(ontology)를 활용하는 방법이 있습니다. 온톨로지는 개념과 개념 간의 관계를 형식적으로 정의하여 지식을 표현하는 데 사용됩니다. 데이터 과학 아티팩트의 의미론을 캡처하기 위해 온톨로지를 사용하면 데이터 요소들 간의 의미적 관계를 명확하게 정의할 수 있습니다. 또한, 그래프 데이터베이스를 활용하여 데이터 요소들 간의 연결을 시각화하고 분석할 수도 있습니다. 이를 통해 데이터 과학 아티팩트의 의미론을 보다 체계적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.

데이터 과학 아티팩트의 의미론을 활용하여 어떤 새로운 응용 프로그램을 개발할 수 있을까?

데이터 과학 아티팩트의 의미론을 활용하여 다양한 새로운 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 의미론을 캡처한 데이터 과학 플랫폼을 통해 데이터 검색, 데이터 정제, 데이터 변환, 자동 머신러닝 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 데이터 처리 및 분석 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있고, 새로운 문제에 집중할 수 있습니다. 또한, 의미론을 활용한 데이터 과학 아티팩트의 연결은 데이터 과학자들 간의 지식 공유와 협업을 촉진할 수 있습니다.

데이터 과학 아티팩트의 의미론을 활용하여 데이터 과학자들의 협업을 어떻게 향상시킬 수 있을까?

의미론을 활용하여 데이터 과학 아티팩트를 관리하고 분석함으로써 데이터 과학자들의 협업을 향상시킬 수 있습니다. 의미론을 캡처한 데이터 과학 플랫폼을 통해 데이터 과학자들은 다른 데이터 과학자들이 작성한 파이프라인 및 모델을 쉽게 찾고 재사용할 수 있습니다. 또한, 데이터 과학 아티팩트 간의 의미적 연결을 통해 유사한 작업을 수행하는 데이터 과학자들 간의 지식 공유와 협업을 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 중복 작업을 최소화하고 보다 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.