Accelerating Human-in-the-loop Machine Learning: Challenges and Opportunities
Accelerating Human-in-the-loop Machine Learning: Challenges and Opportunities
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加速人机循环机器学习：挑战与机遇
DOI：
10.1145/3209889.3209897
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Parameswaran, Aditya
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xin, Doris;Ma, Litian;Liu, Jialin;Macke, Stephen;Song, Shuchen;Parameswaran, Aditya
机器学习（ML）工作流的开发是一个繁琐的迭代实验过程：开发人员反复对工作流进行更改，直到达到所需的准确性。我们描述了我们对“人在回路”机器学习系统的愿景，该系统可以加速这一过程：通过智能跟踪随时间推移的变化和中间结果，这样的系统可以实现快速迭代，快速响应反馈，内省和调试以及后台执行和自动化。最后，我们描述了Hacking，我们在这样一个系统上的初步尝试，它已经导致了典型的迭代工作流与竞争系统相比高达10倍的加速。
Development of machine learning (ML) workflows is a tedious process of iterative experimentation: developers repeatedly make changes to workflows until the desired accuracy is attained. We describe our vision for a "human-in-the-loop" ML system that accelerates this process: by intelligently tracking changes and intermediate results over time, such a system can enable rapid iteration, quick responsive feedback, introspection and debugging, and background execution and automation. We finally describe Helix, our preliminary attempt at such a system that has already led to speedups of upto 10x on typical iterative workflows against competing systems.
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端到端机器学习管道的版本控制
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
DEEM@SIGMOD
影响因子：
--
作者：
T. V. D. Weide;D. Papadopoulos;O. Smirnov;Michal Zielinski;T. V. Kasteren
通讯作者：
T. V. Kasteren
DOI：
10.1109/icde.2017.112
发表时间：
2016-11
期刊：
2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE)
影响因子：
--
作者：
Hui Miao;Ang Li;L. Davis;A. Deshpande
通讯作者：
Hui Miao;Ang Li;L. Davis;A. Deshpande
DOI：
10.14778/3297753.3297763
发表时间：
2018-12
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Doris Xin;Stephen Macke;Litian Ma;Jialin Liu;Shuchen Song;Aditya G. Parameswaran
通讯作者：
Doris Xin;Stephen Macke;Litian Ma;Jialin Liu;Shuchen Song;Aditya G. Parameswaran
关于托管数据科学项目的模型发现
DOI：
10.1145/3076246.3076252
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the 1st Workshop on Data Management for End-to-End Machine Learning
影响因子：
--
作者：
Hui Miao;Ang Li;L. Davis;A. Deshpande
通讯作者：
A. Deshpande