Vi presenterar en ram för att specificera, utbilda, utvärdera och distribuera modeller för maskininlärning. Vårt fokus ligger på att förenkla maskininlärningen för praktiker för att få sådan teknik i produktion. Med tanke på den snabba utvecklingen av området för djupt lärande gör vi inget försök att fånga designutrymmet för alla möjliga modellarkitekturer i ett domänspecifikt språk (DSL) eller liknande konfigurationsspråk. Vi tillåter användare att skriva kod för att definiera sina modeller, men ger abstraktioner som vägleder utvecklare att skriva modeller på sätt som främjar produktion. Vi tillhandahåller också en enhetlig Estimator-gränssnitt, vilket gör det möjligt att skriva nedströmsinfrastruktur (t.ex. distribuerad utbildning, hyperparameterinställning) oberoende av modellens genomförande. Vi balanserar de konkurrerande kraven på flexibilitet och enkelhet genom att erbjuda API:er på olika abstraktionsnivåer, göra gemensamma modellarkitekturer tillgängliga ur lådan, samtidigt som vi tillhandahåller ett bibliotek med verktyg som är utformade för att påskynda experiment med modellarkitekturer. För att göra ut av box modeller flexibla och användbara över ett brett spektrum av problem, dessa konserverade Estimatorer är parameteriserade inte bara över traditionella hyperparametrar, men också med hjälp av funktion kolumner, en deklarativ specifikation som beskriver hur man tolkar inmatningsdata. Vi diskuterar vår erfarenhet av att använda detta ramverk i forsknings- och produktionsmiljöer och visar påverkan på kodhälsa, underhåll och utvecklingshastighet.
Cheng m.fl. REF presenterade ett system för att indikera, förbereda och utvärdera och förmedla maskininlärningsmetoder med fokus på att effektivisera inlärning av blödande kantmaskin för utövare med ett specifikt slutmål för att få sådana framsteg till stånd.
TensorFlow Estimators: Managing Simplicity vs. Flexibility in High-Level Machine Learning Frameworks
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}