Abstract-Efterfrågan på kunskapsutvinning har ökat. Med den ökande mängden data som genereras av globala datakällor (t.ex. sociala medier och mobilappar) och populariseringen av kontextspecifika data (t.ex. sakernas Internet), företag och forskare måste ansluta alla dessa data och extrahera värdefull information. Maskininlärning har fått mycket uppmärksamhet i data mining, utnyttja uppkomsten av nya lösningar. I detta dokument föreslås en arkitektur för att skapa en flexibel och skalbar maskininlärning som en tjänst. En öppen källkodslösning genomfördes och presenterades. Som en fallstudie genererades en prognos av efterfrågan på el med hjälp av verkliga sensor- och väderdata genom att köra olika algoritmer samtidigt.
Rivero, Grolinger och Capretz föreslog en arkitektur för generiskt maskininlärning som tjänst (MLaaS) REF, tillsammans med en inledande implementering med öppen källkod.
MLaaS: Machine Learning as a Service
{'venue': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'journal': '2015 IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}