Den ökande volymen av dataset har gjort utbildning maskininlärning (ML) modeller en stor beräkningskostnad i företaget. Med tanke på den iterativa karaktären hos modellen och parameterinställningen använder många analytiker ett litet urval av hela sina data under sin inledande analysfas för att fatta snabba beslut (t.ex. vilka funktioner eller hyperparametrar som ska användas) och använda hela datauppsättningen först i senare skeden (dvs. när de har konvergerat till en viss modell). Denna provtagning utförs dock på ett ad hoc-mässigt sätt. De flesta utövare kan inte exakt fånga upp provtagningens inverkan på modellens kvalitet och slutligen på deras beslutsprocess under inställningsfasen. Dessutom går många optimeringar och återanvändningsmöjligheter förlorade utan systematiskt stöd för provtagningsoperatörerna. I detta dokument introducerar vi BlinkML, ett system för snabb, kvalitetsgaranterad ML-utbildning. BlinkML gör det möjligt för användare att göra fel-beräkning kompromisser: i stället för att träna en modell på sina fullständiga data (dvs. full modell), BlinkML kan snabbt träna en ungefärlig modell med kvalitetsgarantier med hjälp av ett urval. Kvaliteten garanterar att den ungefärliga modellen med stor sannolikhet gör samma förutsägelser som den fullständiga modellen. BlinkML stöder för närvarande alla ML-modeller som bygger på maximal sannolikhetsuppskattning (MLE), som inkluderar Generalized Linear Models (t.ex. linjär regression, logistisk regression, maximal entropy classifier, Poisson regression) samt PPCA (Probabilistic Principal Component Analysis). Våra experiment visar att BlinkML kan påskynda utbildningen av storskaliga ML uppgifter med 6,26×-629× samtidigt garantera samma förutsägelser, med 95% sannolikhet, som full modell.
Enligt REF, deras föreslagna metod, som använder en del av data, kan påskynda den maximala sannolikheten uppskattning av modellen från 6 upp till 629 gånger jämfört med att använda den fullständiga datauppsättningen samtidigt garantera samma modell förutsägelser, med 95% sannolikhet.
BlinkML: Efficient Maximum Likelihood Estimation with Probabilistic Guarantees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}