OpenMLベンチマークスイート【JST・京大機械翻訳】

Bischl Bernd; Casalicchio Giuseppe; Feurer Matthias; Gijsbers Pieter; Hutter Frank; Lang Michel; Mantovani Rafael G.; van Rijn Jan N.; Vanschoren Joaquin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209568803893 整理番号：21P0004853

OpenMLベンチマークスイート【JST・京大機械翻訳】

OpenML Benchmarking Suites

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資料名：
発行年： 2017年08月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年11月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習研究は,客観的に解釈可能で,比較可能で,再現可能なアルゴリズムベンチマークに依存する。ベンチマークのセットアップ,実行,および報告を標準化するために,機械学習タスクのキュレート,包括的スイートの使用を推薦した。これを,これらのベンチマークセットの作成と活用を助けるソフトウェアツールを通して可能にした。これらは,OpenMLプラットフォームにシームレスに統合され,Python,Java,およびRにおけるインタフェイスを通してアクセスできる。OpenMLベンチマークセット(a)は,標準化されたデータフォーマット,API,およびクライアントライブラリを通して使いやすい。(b)含まれたデータセットに関する広範なメタ情報;そして,(c)ベンチマークは,将来の研究で共有され再利用できる。次に,分類のための最初の,注意深く,そして実用的なベンチマークセットを提出し,OpenML Curated Classing Based 2018(OpenML-CC18)である。最後に,OpenMLベンチマークセットとOpenML-CC18の有用性を示す使用事例と応用を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発

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