Deklarativ maskininlärning (ML) syftar till hög nivå specifikation av ML uppgifter eller algoritmer, och automatisk generering av optimerade utförande planer från dessa specifikationer. Det grundläggande målet är att förenkla användningen och/eller utvecklingen av ML-algoritmer, vilket är särskilt viktigt i samband med storskaliga beräkningar. Emellertid har ML-system på olika abstraktionsnivåer dykt upp med tiden och följaktligen har det förekommit en tvist om innebörden av denna allmänna definition av deklarativ ML. Specifikation alternativ sträcker sig från ML algoritmer uttryckta i domänspecifika språk (DSL) med optimering för prestanda, till ML uppgift (lärande problem) specifikationer med optimering för prestanda och noggrannhet. Vi hävdar att dessa olika typer av deklarativa ML kompletterar varandra eftersom de riktar sig till olika användare (dataforskare och slutanvändare). I detta dokument görs ett försök att skapa en taxonomi för deklarativ ML, inklusive en definition av grundläggande egenskaper och typer av deklarativ ML. Längs vägen ger vi insikter om implikationer av dessa egenskaper. Vi använder också taxonomi för att klassificera befintliga system. Slutligen drar vi slutsatser om fastställande av lämpliga riktmärken och språkspecifikation för förklarande ML.
Deklarativ ML: System för deklarativ ML kan klassificeras som deklarativa ML-algoritmer och deklarativa ML-uppgifter REF.
Declarative Machine Learning - A Classification of Basic Properties and Types
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}