非専門家のための自動学習システムの実装【JST・京大機械翻訳】

Huang Phoenix X.; Zhao Zhiwei; Liu Chao; Liu Jingyi; Hu Wenze; Wang Xiaoyu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209674796596 整理番号：22P0312434

非専門家のための自動学習システムの実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of an Automated Learning System for Non-experts

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25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)

非専門家のための自動機械学習システムは,自分自身のアプリケーションに人工知能を採用する産業にとって重大である。本論文は,YMIRと呼ばれる自動機械学習システムの工学システム実装を詳述し,ユーザと対話するグラフィカルインタフェースに完全に依存する。システムへの訓練/検証データをインポートした後に,AI知識のないユーザは,データ,列車モデルをラベル付けし,データマイニングと簡単なクリックボタンによる評価を実行することができる。記述した。1)モデル訓練のオープン実装とドックコンテナによる推論。2)課題と資源管理の実施。3)ラベリングソフトウェアの統合。4)再構成協調開発パラダイムによるHCI(Humanコンピュータインタラクション)の実装。また,このシステムによる訓練モデルに関する事例研究を提供した。本論文は,産業応用展望から自動機械学習コミュニティの繁ity性を容易にすることを期待する。システムのコードは既にGitHub(https://github.com/industryessentials/ymir)に放出されている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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