Eine Plattform für semantische Abstraktion, Verknüpfung und Automatisierung der Datenwissenschaft

Temel Kavramlar

KGLiDS ist eine skalierbare Plattform, die maschinelles Lernen und Wissensgraph-Technologien nutzt, um die Semantik von Datenwissenschafts-Artefakten und deren Verbindungen zu erfassen und zu nutzen. Basierend auf diesen Informationen ermöglicht KGLiDS verschiedene nachgelagerte Anwendungen wie Datenauffindung und Pipeline-Automatisierung.

Özet

Die Arbeit präsentiert KGLiDS, eine skalierbare Plattform für die Datenwissenschaft. KGLiDS verwendet maschinelles Lernen und Wissensgraph-Technologien, um die Semantik von Datenwissenschafts-Artefakten wie Datensätze und Pipelines zu erfassen und zu verknüpfen.

Kernkomponenten von KGLiDS sind:

• Der KG Governor, der für die Erstellung, Wartung und Synchronisierung des KGLiDS-Wissensgraphen verantwortlich ist. Er führt Pipeline-Abstraktion, Datenprofiling und Graphkonstruktion durch.
• Der KGLiDS-Speicher, der den erstellten Wissensgraphen sowie Embeddings und ML-Modelle speichert.
• Die KGLiDS-Schnittstellen, die Benutzern den Zugriff auf den Wissensgraphen, Embeddings und Modelle ermöglichen. Sie bieten vordefinierte Operationen und Ad-hoc-Abfragen.

KGLiDS ermöglicht verschiedene Anwendungsfälle wie Datenauffindung, Datenbereinigung, Datentransformation und AutoML, indem es die Semantik der Datenwissenschafts-Artefakte nutzt. Die Evaluation zeigt, dass KGLiDS im Vergleich zum Stand der Technik eine höhere Effizienz bei Rechenzeit und Speicherverbrauch bei vergleichbarer oder besserer Genauigkeit erreicht.

İstatistikler

KGLiDS analysiert Datensätze mit insgesamt 11.090 Tabellen.
Die durchschnittliche Anzahl der Zeilen pro Tabelle beträgt 6.921.
Die durchschnittliche Anzahl der vereinbaren Tabellen beträgt 14.

Alıntılar

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KGLiDS

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

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

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Wie könnte KGLiDS in Zukunft um weitere Funktionen zur Unterstützung der Datenwissenschaft erweitert werden?

In Zukunft könnte KGLiDS um zusätzliche Funktionen erweitert werden, um die Datenwissenschaft weiter zu unterstützen. Ein möglicher Ansatz wäre die Integration von Funktionen zur automatischen Modellierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen. Dies könnte die Entwicklung von AutoML-Funktionen umfassen, die es den Benutzern ermöglichen, automatisch die besten Modelle für ihre Daten zu identifizieren und zu trainieren. Darüber hinaus könnte KGLiDS um Funktionen zur automatischen Generierung von Visualisierungen und Berichten erweitert werden, um den Benutzern dabei zu helfen, ihre Ergebnisse effektiv zu präsentieren und zu kommunizieren. Eine weitere mögliche Erweiterung wäre die Integration von Funktionen zur natürlichen Sprachverarbeitung, um den Benutzern zu ermöglichen, Textdaten effizient zu analysieren und zu verstehen.

Wie könnte KGLiDS mit anderen Datenwissenschafts-Plattformen oder -Werkzeugen integriert werden, um den Wissensaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern zu fördern?

Um den Wissensaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern zu fördern, könnte KGLiDS mit anderen Datenwissenschafts-Plattformen und -Werkzeugen integriert werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von KGLiDS mit gängigen Kollaborationsplattformen wie Jupyter Notebooks oder GitHub, um es den Benutzern zu ermöglichen, ihre Analysen und Modelle nahtlos zu teilen und zusammenzuarbeiten. Darüber hinaus könnte KGLiDS mit Datenvisualisierungs-Tools wie Tableau oder Power BI integriert werden, um den Benutzern zu helfen, ihre Ergebnisse auf anschauliche Weise zu präsentieren und zu interpretieren. Eine weitere Möglichkeit wäre die Integration von KGLiDS mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Google Cloud, um den Benutzern Zugriff auf skalierbare Rechenressourcen und Speicher zu bieten und die Zusammenarbeit in Echtzeit zu erleichtern.

Welche Herausforderungen könnten sich bei der Skalierung von KGLiDS auf sehr große Mengen an Datenwissenschafts-Artefakten ergeben?

Bei der Skalierung von KGLiDS auf sehr große Mengen an Datenwissenschafts-Artefakten könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine Herausforderung könnte die Verwaltung und Speicherung großer Datenmengen sein, da die Größe der Artefakte mit der Anzahl der Benutzer und Projekte zunehmen würde. Dies erfordert eine effiziente Datenbankstruktur und Speicherlösungen, um die Leistung und Skalierbarkeit von KGLiDS sicherzustellen. Eine weitere Herausforderung könnte die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit sein, insbesondere bei der Durchführung von komplexen Analysen und Modellierungsprozessen. Dies erfordert leistungsstarke Rechenressourcen und optimierte Algorithmen, um die Antwortzeiten zu minimieren. Darüber hinaus könnte die Integration von KGLiDS mit anderen Systemen und Plattformen bei der Skalierung zusätzliche Komplexität und Herausforderungen mit sich bringen, da die Interoperabilität und Datenaustauschprozesse sorgfältig geplant und implementiert werden müssen.