Assisted design of data science pipelines
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論文タイプ：特集論文
掲載誌：The VLDB Journal（Very Large Data Bases Journal）
本研究の背景と関連研究：
データサイエンス（DS）のパイプラインを設計する際、利用可能なデータ前処理やモデリング技術の数が増えるにつれて、エンドユーザーは混乱することがあります。Intelligent discovery assistants（IDA）や自動機械学習（AutoML）のソリューションは、プロセスを（半）自動化することでエンドユーザーを支援することを目指しています。しかし、これらのソリューションは計算コストが高く、幅広い実世界のユースケースやアプリケーションドメインには限定的な適用性しか持ちません。これは、(a) 最適なパイプラインを得るために数千のパイプラインを実行する必要があるため、(b) DSのタスクのサポートが限られているため（例：教師あり分類または回帰のみ）、利用可能なデータ前処理とMLアルゴリズムのセットが小さく、静的であるため、(c) 定量的な評価プロセスとメトリックに制約があるためです（例：分類の場合、ROC AUCスコアを使用した10分割交差検証）。これらの制約を克服するために、本研究では、以前に実行されたパイプラインを使用したデータサイエンスパイプラインの支援設計のためのヒューマンインザループアプローチを提案しています。ユーザーのクエリ（データとDSタスク）に基づいて、フレームワークはリアルタイムで実行または変更するためにユーザーが選択できるパイプライン候補のランク付けリストを出力します。パイプラインを推奨するために、効率的な類似検索を利用して関連するデータセットとパイプラインを特定します。次に、多目的ソートを使用して候補のパイプラインをランク付けし、時間の経過とともに提案を改善するためにユーザーのインタラクションを考慮します。実験的評価では、提案されたフレームワークは最先端のIDAツールを大幅に上回り、リアルタイムであり、評価プロセスとDSタスクに汎用性があり、新しいオペレータに拡張可能な状態の最先端の長時間実行AutoMLソリューションと同等の予測性能を達成しました。本研究の目的とその重要性：
本研究の目的は、データサイエンスパイプラインの設計を支援するためのヒューマンインザループアプローチを提案することです。従来のIDAやAutoMLソリューションでは、計算コストが高く、限定的な適用性しか持たないため、エンドユーザーが効率的にパイプラインを設計することが困難でした。本研究では、以前に実行されたパイプラインを活用し、ユーザーのクエリに基づいてリアルタイムにパイプライン候補を提案することで、エンドユーザーの負担を軽減し、効果的なデータサイエンスパイプラインの設計を支援します。この研究の重要性は、データサイエンスの進歩と実世界の問題解決において、効率的で使いやすいパイプライン設計の重要性を強調しています。本研究で用いた材料やデータの詳細：
本研究では、以前に実行されたパイプラインを使用してデータサイエンスパイプラインの設計を支援します。具体的な材料やデータの詳細は記載されていませんが、フレームワークは効率的な類似検索を使用して関連するデータセットとパイプラインを特定し、ユーザーのクエリに基づいてパイプライン候補を提案します。本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、ヒューマンインザループアプローチを使用してデータサイエンスパイプラインの設計を支援するフレームワークを提案しています。具体的には、以前に実行されたパイプラインを活用し、ユーザーのクエリに基づいてリアルタイムにパイプライン候補を提案します。フレームワークは、効率的な類似検索を使用して関連するデータセットとパイプラインを特定し、多目的ソートを使用して候補のパイプラインをランク付けします。また、ユーザーのインタラクションを考慮して提案を改善します。本研究では、提案されたフレームワークが最先端のIDAツールを大幅に上回り、リアルタイムであり、評価プロセスとDSタスクに汎用性があり、新しいオペレータに拡張可能な状態の最先端の長時間実行AutoMLソリューションと同等の予測性能を達成したことを明らかにしました。本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、提案されたフレームワークの有効性を実験的に評価しました。具体的な評価方法や結果は記載されていませんが、提案されたフレームワークが最先端のIDAツールを大幅に上回り、リアルタイムであり、評価プロセスとDSタスクに汎用性があり、新しいオペレータに拡張可能な状態の最先端の長時間実行AutoMLソリューションと同等の予測性能を達成したことが示されました。
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